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Enregistrement W4285236581 · doi:10.28945/4977

COVID-19 Conspiracy Theories in Canada: Know, Crack, Knock

2022· article· en· W4285236581 sur OpenAlexaffabout
Bob Travica

Notice bibliographique

RevueInforming Science and IT Education Conference · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)OntologyEpistemologyOrder (exchange)Public healthSociologySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Empirical research2019-20 coronavirus outbreakPsychologyPublic relationsPolitical scienceMedicineBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim/Purpose: This study explores the dissemination of COVID-19 conspiracy theories in Canada in order to create a model for verifying conspiracy theories. Background: The study combines empirical and conceptual research. Methodology: Three Canadian cases of conspiracy theories dissemination were developed via observation and content analysis, and an exploration of ontology, epistemology, and logic of conspiracy of conspiracy theories was conducted. Contribution: The study contributes to understanding conspiracy theories related to COVID-19 and possibly beyond. Recommendations for Practitioners: Findings can help in detecting COVID-19 conspiracy theories. Recommendations for Researchers: Findings can help understanding the nature of conspiracy theories. Impact on Society: Identifying COVID-19 conspiracy theories helps in managing public health communication and informing, uncertainty, and mass behavior during public health emergency. Future Research: More research on COVID-19 is needed in different social contexts inter-nationally as well as on validating the proposed model for verifying COVID-19 conspiracy theories.

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)0,011
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,929

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0320,022
Communication savante0,0110,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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