Alfabetización estadística y comunicación de riesgo para la vacunación contra la COVID-19: una revisión de alcance
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the role of statistical literacy and proper risk communication in communication strategies related to COVID-19 vaccination. METHODS: A scoping review was carried out in January 2021, with the keywords "statistical literacy," "risk communication," "health communication," and "pandemic," in the Pan American Health Organization Virtual Health Library, PubMed, Web of Science, EBSCO, and Google Scholar databases. No filters were applied for dates, language, or publication type. RESULTS: Of the 87 articles identified, four met the inclusion criteria. Four main messages were recognized that relate statistical literacy and risk communication: 1) risk communication and statistical literacy level affect individual and collective decision-making; 2) communication of uncertainty should include what is known and not known with regard to statistics and risks; 3) the use of graphics and visuals is key to appropriately informing the population; and 4) different formats should be used to improve communication, always adjusted to the population's statistical literacy level. CONCLUSIONS: Statistical literacy plays a key role in communicating risks related to health in general and COVID-19 vaccination in particular. In health emergencies, proper communication of risk and associated uncertainty should be clear, transparent, and timely.
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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 | 0,033 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».