Factors Influencing the Accessibility and Reliability of Health Information in the Face of the COVID-19 Outbreak—A Study in Rural China
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Rural residents have been shown to have limited access to reliable health information and therefore may be at higher risks for the adverse health effects of the COVID-19. The aim of this research is 2-fold: (1) to explore the impacts of demographic factors on the accessibility of health information; and (2) to assess the impacts of information channels on the reliability of health information accessed by rural residents in China during the COVID-19 outbreak. Methods: Mixed methods research was performed to provide a relatively complete picture about the accessibility and reliability of health information in rural China in the face of the COVID-19. A quantitative research was conducted through surveying 435 Chinese rural residents and a qualitative study was performed through collecting materials from one of the most popular social media application (WeChat) in China. The logistic regression techniques were used to examine the impacts of demographic factors on the accessibility of health information. The Content analysis was performed to describe and summarize qualitative materials to inform the impacts of information channels on the reliability of health information. Results: Age was found to positively associate with the accessibility of health information, while an opposite association was found between education and the accessibility of health information. Rural residents with monthly income between 3,001 CNY and 4,000 CNY were the least likely to access health information. Rural residents who worked/studied from home were more likely to access health information. Meanwhile, health information tended to be derived from non-official social media channels where rumors and unverified health information spread fast, and the elderly and less-educated rural residents were more likely to access health misinformation. Conclusions: Policy makers are suggested to adopt efficient measures to contain the spread of rumors and unverified health information on non-official social media platforms during the outbreak of a pandemic. More efforts should be devoted to assist the elderly and less-educated rural residents to access reliable health information in the face of a pandemic outbreak.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».