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Enregistrement W3193771807 · doi:10.1051/shsconf/202111907007

The role of social media in delivering news related to the COVID-19 pandemic: Moroccan community as a case study

2021· article· en· W3193771807 sur OpenAlexaff
Nezha Mejjad, Hanane Yaagoubi, Mourad Gourmaj, Aniss Moumen, Nabil Chakhchaoui, Rida Farhan, Md. Rakib Refat Jahan

Notice bibliographique

RevueSHS Web of Conferences · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensInstitut interdisciplinaire d'innovation technologiqueUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMisinformationSocial mediaCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicInternet privacyPopulationThe InternetBusinessSocial distanceInformation DisseminationPolitical sciencePublic relationsPsychologyAdvertisingSociologyMedicineWorld Wide WebComputer scienceDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study aims to assess the Moroccan community’s using rate of social media, especially during the imposed lockdown, and analyze how the community is using and exploring the news published on Facebook. In this order, we prepared and shared a survey questionnaire among Facebook, Twitter and WhatsApp users. The obtained responses exhibit that only 5% of respondents share the news immediately without verifying the source, while 54 % share news only after verifying the source; the rest did not prefer to share COVID-19 related news. This may reflect the awareness level of the sampled population about the importance of verifying the source of information before sharing it, especially during such conditions. However, 64% of participants think that Social Media platforms are not sufficient and appropriate to warn and inform the population about this sanitary crisis as not all Moroccan citizens have access to the internet and do not use social media. Besides, the COVID-19 period has known a rapid spread of misinformation and fake news through these platforms, impacting community mental health. Although, it is recommended to consider warning people about the best practices and use of shared information through these platforms

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,639
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,300 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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