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Enregistrement W3202526066 · doi:10.1057/s41599-021-00900-z

News media coverage of COVID-19 public health and policy information

2021· article· en· W3202526066 sur OpenAlex

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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueHumanities and Social Sciences Communications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto ScarboroughUniversity of TorontoUniversity of Miami
Mots-clésSensationalismNewspaperMisinformationDisinformationPublic healthPandemicPoliticsPolitical scienceNews mediaPublic relationsAdvertisingBusinessCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Social mediaMedicineDiseaseLawInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract During a pandemic, news media play a crucial role in communicating public health and policy information. Traditional newspaper coverage is important amidst increasing disinformation, yet uncertainties make covering health risks and efforts to limit transmission difficult. This study assesses print and online newspaper coverage of the coronavirus disease COVID-19 for March 2020, when the global pandemic was declared, through August 2020 in three countries: Canada (with the lowest per-capita case and death rates during the study timeframe), the United Kingdom (with a pronounced early spike), and the United States (with persistently high rates). Tools previously validated for pandemic-related news records allow measurement of multiple indicators of scientific quality (i.e., reporting that reflects the state of scientific knowledge) and of sensationalism (i.e., strategies rendering news as more extraordinary than it really is). COVID-19 reporting had moderate scientific quality and low sensationalism across 1331 sampled articles in twelve newspapers spanning the political spectrums of the three countries. Newspapers oriented towards the populist-right had the lowest scientific quality in reporting, combined with very low sensationalism in some cases. Against a backdrop of world-leading disease rates, U.S. newspapers on the political left had more exposing coverage, e.g., focused on policy failures or misinformation, and more warning coverage, e.g., focused on the risks of the disease, compared to U.S. newspapers on the political right. Despite the generally assumed benefits of low sensationalism, pandemic-related coverage with low scientific quality that also failed to alert readers to public-health risks, misinformation, or policy failures may have exacerbated the public-health effects of the disease. Such complexities will likely remain central for both pandemic news media reporting and public-health strategies reliant upon it.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,910
Score d'incertitude au seuil0,997

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 technologies0,0040,002
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,317
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,108 · 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