impact of the pandemic on communication between local government and citizens in a small village in Tuscany
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has fostered the increasing use of digitally-mediated communication, which has substituted a large part of the face-to-face encounters, work, political, social, and leisure activities, made impossible during the long period of lockdown. What did this entail in small villages, in respect to both citizens and local government, where face-to-face communication has been more resistant to digital mediation? This study aimed to explore the changes seen in institutional communication, and more generally, in the everyday life of citizens and their relationship with local administrators during the first lockdown in Italy. The context explored was the small-scale local community of Peccioli (Tuscany), a village where face-to face communication usually played a pivotal role in the interaction between local government and citizens. This small village represents a good point of observation to understand whether, in contexts such as this, there has been a change in the balance between different modes of communication similar to that seen in more urban environments. More specifically, the paper presents the main findings emerging from a study exploring on the one hand, the attitudes and opinions of local administrators regarding institutional communication, and, on the other, the evaluations by citizens of the initiatives and the communication by local government and an analysis of their information behaviors. In the first case, a qualitative approach was used, based on 10 semi-structured interviews with local administrators; in the second case, a quantitative approach was adopted based on a survey conducted with a representative sample of Peccioli’s citizens. The main finding of the study revealed the crucial role of word of mouth, thus indicating that, contrary to what is generally believed, not all communication has become automatically digital during COVID-19.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».