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Enregistrement W4200205619 · doi:10.17975/sfj-2021-009

Gaining the upper hand on COVID-19 misinformation

2021· article· en· W4200205619 sur OpenAlexaffvenueabout
Alex Cen, Lara Parlatan

Notice bibliographique

RevueSTEM Fellowship Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensWestern UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMisinformationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicPopularity2019-20 coronavirus outbreakQuarter (Canadian coin)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Internet privacyCoronavirusPsychologyComputer scienceMedicineHistoryDiseaseVirologySocial psychologyComputer securityOutbreakInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) pandemic evolved, information about the virus also accumulated. However, accompanied by the quick emergence of factual information was an even greater abundance of false information. For example, by March 2020, videos containing non-factual information on COVID-19 accounted for over one-quarter of the most viewed videos on YouTube — greatly exceeding the popularity of factual videos released by governments and health professionals [1]. The World Health Organization declared this massive flux of misinformation surrounding COVID-19 an “infodemic”, where it is hard to distinguish between factual and non-factual information [2].

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0110,013
Science ouverte0,0010,012
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,010

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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'admission3
Résumé présentoui

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