Investigating the Influence of Crisis Communication on Population Outrage amidst the Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has emphasized the importance of effective crisis communication. Specifically, varied regional crisis communication has caused a substantial impact on how communities perceive the virus and its risks. Our research analyzes the COVID-19 crisis communication responses seen in the United States, Canada, France, Spain, Croatia, Israel, Belgium, and the Netherlands. Several pandemic specific societal norms were analyzed for positive and negative trends to capture population outrage, based on the various crisis communication measures implemented. The norms focused on include political intervention, mask use, travel restrictions, e-commerce, vaccination rates, and demand for disinfectants. These norms were identified because of their considerable uptick in heightened awareness in the public eye in light of the pandemic. The trends seen in these pandemic specific norms affected each population uniquely due to varying strategies adopted for crisis communication. Differences in crisis communication methods can lead to distinctive responses in outrage caused by the pandemic. For example, the United States’ and the New Zealand’s populations starkly juxtapose one another’s crisis communication methods based on their outrage to pandemic specific societal norms. Our study investigates the influence that crisis communication has on the overall perception of the pandemic. Determining the influence that crisis communication has on population outrage can help improve future pandemic crisis communication to eventually bridge the gap between public outrage and the true risk at hand.
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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 | 0,008 | 0,049 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».