A Novel Risk and Crisis Communication Platform to Bridge the Gap Between Policy Makers and the Public in the Context of the COVID-19 Crisis (PubliCo): Protocol for a Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since the end of 2019, COVID-19 has had a significant impact on people around the globe. As governments institute more restrictive measures, public adherence could decrease and discontent may grow. Providing high-quality information and countering fake news are important. However, we also need feedback loops so that government officials can refine preventive measures and communication strategies. Policy makers need information-preferably based on real-time data-on people's cognitive, emotional, and behavioral reactions to public health messages and restrictive measures. PubliCo aims to foster effective and tailored risk and crisis communication as well as provide an assessment of the risks and benefits of prevention and control measures, since their effectiveness depends on public trust and cooperation. OBJECTIVE: Our project aims to develop a tool that helps tackle the COVID-19 infodemic, with a focus on enabling a nuanced and in-depth understanding of public perception. The project adopts a transdisciplinary multistakeholder approach, including participatory citizen science. METHODS: We aim to combine a literature and media review and analysis as well as empirical research using mixed methods, including an online survey and diary-based research, both of which are ongoing and continuously updated. Building on real-time data and continuous data collection, our research results will be highly adaptable to the evolving situation. RESULTS: As of September 2021, two-thirds of the proposed tool is operational. The current development cycles are focusing on analytics, user experience, and interface refinement. We have collected a total of 473 responses through PubliCo Survey and 22 diaries through PubliCo Diaries. CONCLUSIONS: Pilot data show that PubliCo is a promising and efficient concept for bidirectional risk and crisis communication in the context of public health crises. Further data are needed to assess its function at a larger scale or in the context of an issue other than COVID-19. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/33653.
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 | 0,067 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,014 |
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 ».