Fake news and science denier attacks on vaccines. What can you do?
Notice bibliographique
Résumé
Misinformation and disinformation ("fake news") about vaccines are contagious-travelling faster and farther than truth. The consequences are serious; leading to negative impacts on health decisions, including vaccine acceptance, and on trust in immunization advice from public health and/or healthcare professional. This article provides a brief overview of evidence-based strategies to address vaccine deniers in public, in clinical practice and in social situations. As well, a strategy to help differentiate between vaccine deniers and simple vaccine refusers in a practice or clinic is provided. Five tactics are widely used by vaccine deniers: conspiracy; fake experts; selectivity; impossible expectations; and misrepresentation and false logic. Recognizing and understanding these tactics can help protect against misinformation and science denialism propaganda. Highlighting the strong medical science consensus on the safety and effectiveness of vaccines also helps. Carefully and wisely choosing what to say and speaking up-whether you are at a dinner party, out with friends or in your medical office or clinic-is crucial. Not speaking up implies you agree with the misinformation. Having healthcare providers recognize and address misinformation using evidence-based strategies is of growing importance as the arrival of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) vaccines is expected to further ramp up the vaccine misinformation and disinformation rhetoric. Healthcare providers must prepare themselves and act now to combat the vaccine misinformation tsunami.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».