#Caremongering: A community-led social movement to address health and social needs during COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To combat social distancing and stay-at-home restrictions due to COVID-19, Canadian communities began a Facebook social media movement, #Caremongering, to support vulnerable individuals in their communities. Little research has examined the spread and use of #Caremongering to address community health and social needs. OBJECTIVES: We examined the rate at which #Caremongering grew across Canada, the main ways the groups were used, and differences in use by membership size and activity. METHODS: We searched Facebook Groups using the term "Caremongering" combined with the names of the largest population centres in every province and territory in Canada. We extracted available Facebook analytics on all the groups found, restricted to public groups that operated in English. We further conducted a content analysis of themes from postings in 30 groups using purposive sampling. Posted content was qualitatively analyzed to determine consistent themes across the groups and between those with smaller and larger member numbers. RESULTS: The search of Facebook groups across 185 cities yielded 130 unique groups, including groups from all 13 provinces and territories in Canada. Total membership across all groups as of May 4, 2020 was 194,879. The vast majority were formed within days of the global pandemic announcement, two months prior. There were four major themes identified: personal protective equipment, offer, need, and information. Few differences were found between how large and small groups were being used. CONCLUSIONS: The #Caremongering Facebook groups spread across the entire nation in a matter of days, engaging hundreds of thousands of Canadians. Social media appears to be a useful tool for spreading community-led solutions to address health and social needs.
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.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».