A comparative systematic scan of COVID-19 health literacy information sources for Canadian university students
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: With the rapid spread of online coronavirus-related health information, it is important to ensure that this information is reliable and effectively communicated. This study observes the dissemination of COVID-19 health literacy information by Canadian postsecondary institutions aimed at university students as compared to provincial and federal government COVID-19 guidelines. METHODS: We conducted a systematic scan of web pages from Canadian provincial and federal governments and from selected Canadian universities to identify how health information is presented to university students. We used our previously implemented health literacy survey with Canadian postsecondary students as a sampling frame to determine which academic institutions to include. We then used specific search terms to identify relevant web pages using Google and integrated search functions on government websites, and compared the information available on pandemic measures categorized by university response strategies, sources of expertise and branding approaches. RESULTS: Our scan of Canadian government and university web pages found that universities similarly created one main page for COVID-19 updates and information and linked to public sector agencies as a main resource, and mainly differed in their provincial and local sources for obtaining information. They also differed in their strategies for communicating and displaying this information to their respective students. CONCLUSION: The universities in our sample outlined similar policies for their students, aligning with Canadian government public health recommendations and their respective provincial or regional health authorities. Maintaining the accuracy of these information sources is important to ensure student health literacy and counter misinformation about COVID-19.
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 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 | 0,012 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,036 | 0,050 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».