Surfing the Waves of Infodemics: Building a Cohesive Philippine Framework against Misinformation
Notice bibliographique
Résumé
The sudden exponential increase in information accompanying COVID-19 has presented significant barriers to effective health communication. In a country where 76 million active social media accounts originate, this infodemic due to the pandemic has exposed inadequacies in Philippine information systems. As such, this paper aims to present the infodemic in the Philippine context, analyze existing frameworks countering minsinformation, identify problems, and propose solutions for misinformation. A comprehensive review of existing policies was conducted by inputting keywords in known databases, and analyzing literature, laws, and social media policies in the Philippines. The analysis has showed that (1) the current uncentralized system presents difficulties in mobilizing experts; (2) the older demographic is a neglected population amid high risk for misinformation; (3) individual passivity in searching for legitimate sources puts people at higher risk; (4) current legal frameworks insufficiently characterize and delineate misinformation and disinformation, leading to concerns on implementation and human rights. To address this, evidence recommends (1) creating a centralized government institution, representative of various sectors, to serve as the source of understandable and reliable scientific information; (2) strengthening current legal frameworks, with an emphasis on education, due process, and human rights; (3) ingraining a culture of fact-checking within the Filipino psyche via stakeholder engagement. Clear roles and responsibilities, along with active stakeholder engagement, are needed to build individual resilience against misinformation and strengthen veritable institutions that aid the country in responding to future health crises.
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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 | 0,026 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,056 |
| Communication savante | 0,026 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| 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 ».