The role of social media in communication about food risks
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to explore the views of journalists, food regulators and the food industry representatives on the impact of social media on communication about food risk. The authors identify how journalists/media actors use social media in identifying and creating news stories arguing that food regulators need to maintain a social media presence to ensure that accurate information about food safety is disseminated via social media. Design/methodology/approach Data were collected through 105 semi-structured interviews. Findings While food regulators and representatives of the food industry identify advantages of social media including two-way communication and speed of transmission of information, they maintain concerns about information provided via social media fearing the potential for loss of control of the information and sensationalism. There is evidence, however, that media actors use social media to identify food stories, to find sources, gauge public opinion and to provide a human interest angle. Practical implications While there are commonalities between the three groups, concerns with social media reflect professional roles. Food regulators need to be aware of how media actors use social media and maintain a social media presence. Further, they need to monitor other sources to maintain consumer trust. Originality/value This paper adds to public debate through comparing the perspectives of the three groups of respondents each that have their own agendas which impact how they interact with and use social media.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,013 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».