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Enregistrement W3155631672 · doi:10.1515/libri-2020-0097

Exploring Sub-Saharan Africa’s Communication of COVID-19-Related Health Information on Social Media

2021· article· en· W3155631672 sur OpenAlex
Toluwase Asubiaro, Oluwole Martins Badmus, Uche Ikenyei, Biliamin Oladele Popoola, Ebelechukwu Gloria Igwe

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

RevueLibri · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMisinformationSocial mediaCredibilityInfluencer marketingPublic relationsInformation DisseminationPolitical sciencePublic healthPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BusinessMedicineDiseaseInfectious disease (medical specialty)MarketingNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Social media presents a robust stage for disseminating time-sensitive information that is needed during a public health disease of global concern such as COVID-19. This study finds out how the 23 anglophone Sub-Saharan African countries’ national health ministries and infectious disease agencies disseminated COVID-19 related information through their social media accounts within the first three months after the declaration of COVID-19 as a pandemic by the World Health Organization. COVID-19 related qualitative and quantitative data types were collected from the social media accounts of the surveyed national health ministries and agencies for analysis. Over 86% of the African countries had presence on social media; Facebook was the most popular, though Twitter contained more posts. One of the credibility issues that was noticed is that most of the health ministries’ and agencies’ social media accounts were unverified and access to the social media accounts was not provided on most of their official websites. Information dissemination became more deliberate and increased significantly after the announcement of the fist cases of COVID-19 in the countries under review. Awareness creation, updates and news constituted the major categories of information that were disseminated, mostly in the form of derivative social media information before the announcement of the first COVID-19 case in the surveyed African countries. Campaigns against misinformation were barely undertaken by most of the countries. Strategies used by some countries included the employment of social media influencers and creation of content in local languages. Strategies that include development of health information content that targets different groups in African societies and the inclusion of elderly in the community and religious leaders as non-state actors in health information communication were recommended.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,825
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,238
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,121 · 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