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Enregistrement W2999155062 · doi:10.1108/rsr-09-2019-0064

Fake or for real? A fake news workshop

2020· article· en· W2999155062 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueReference Services Review · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformation literacyOriginalityVariety (cybernetics)InstitutionValue (mathematics)Digital literacyLibrary instructionSociologyLiteracyDigital mediaPublic relationsComputer scienceLibrary sciencePedagogyWorld Wide WebPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper seeks to provide an in-depth overview of a series of fake news information literacy library workshops, which were offered 19 times over the course of 2 years. It examines the results of a fake news game, which was played with a wide variety of audiences. Design/methodology/approach This case study examines workshops offered by two librarians at [name of institution], a major research institution in [city], [country]. It describes the workshops in detail and demonstrates how others may adopt this model. Findings The authors found that while high school students proved to be the most adept at recognizing fake news, the literature suggests that mere exposure to digital media is not sufficient in preparing Generation Z in their digital literacy critical assessment skills. Practical implications Library and information professionals are provided with the tools to adapt this workshop to suit the needs of their respective users. Originality/value This paper examines how a workshop can be adapted to seven unique audiences, spanning from high school students to university alumni. It incorporates the Association of College and Research Libraries framework and the latest literature into informing its practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,930
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,206
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle