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Enregistrement W4200180414 · doi:10.2196/32302

Media Source Characteristics Regarding Food Fraud Misinformation According to the Health Information National Trends Survey (HINTS) in China: Comparative Study

2021· article· en· W4200180414 sur OpenAlexvenueno aff
Angela Chang, Peter J. Schulz, Wen Jiao, Guoming Yu, Ya Yang

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMisinformationBeijingSocial mediaInterpersonal communicationEnvironmental healthFood safetyPsychologyHealth Information National Trends SurveyPsychological interventionChinaMedicineHealth informationSocial psychologyPolitical sciencePsychiatryHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ongoing rumors and fake news regarding food fraud, adulteration, and contamination are highly visible. Health risk information circulating through media and interpersonal communication channels has made health crisis an important research agenda. OBJECTIVE: This study explored the issue of food fraud and the effect of misinformation. Further, it assessed whether and how these issues have provided evidence-based interventions for food handlers and regulators to mitigate fraud misinformation. METHODS: The Health Information National Trends Survey (HINTS) was adopted for a collaborative study in China, after which a cross-sectional survey with door-to-door interviews was performed. Participants from Beijing and Hefei were selected using multistage sampling of adults in May 2017. Based on 4 government surveillance reports on food rumors and safety incidents, a descriptive analysis, correlation analysis, and analysis of variance were performed on the data. RESULTS: A total of 3090 results were gathered and analyzed. Among the respondents, 83.6% (2584/3090) heard at least one food rumor. Learning about food fraud was correlated with interpersonal connections (eg, doctors or health specialists) for accessing food health information. Overall, Chinese citizens with a higher level of interpersonal connection were more likely to be concerned about food incidents with a statistical difference (P<.001). Interpersonal connection was the most frequent communication source (698/1253, 55.7%), followed by traditional media (325/1253, 25.9%) and internet portals (144/1253, 11.5%). There was a significant relationship between media use and media category in Beijing (P<.001) and Hefei (P<.001). Overall, responses to food fraud and incident risks were lower in Beijing than in Hefei (P=.006). The respondents in Beijing were confronted more frequently by food rumors (range 346-1253) than those in Hefei (range 155-946). The urban dwellers in Beijing and their rural counterparts in Hefei also differed in terms of perceiving different levels of food risks from different media sources. The food rumor narratives that examined the conspiracy belief showed that social media played more important roles in influencing attitudes against misinformation for users in Hefei than in Beijing. CONCLUSIONS: This study shows that consumers have to be on guard against not only fake food, but also spreading fake information and rumors, as well as conspiracy beliefs involving fake food. This study focused on characterizing media sources, types of food fraud misinformation, and risk perceptions of food safety, which mix urgency and suspicion, and attempted to provide evidence-based interventions for risk management guidance, with the hypothesis of significant correlations between media types and sources, and consumer exposure and perception levels of food rumors and risks.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,005
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,180
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,305 · 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.

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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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