Exponential Growth Bias of Infectious Diseases: Protocol for a Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Humans struggle to grasp the extent of exponential growth, which is essential to comprehend the spread of an infectious disease. Exponential growth bias is the tendency to linearize exponential functions when assessing them intuitively. Effective public health communication about the nonlinear nature of infectious diseases has strong implications for the public's compliance with strict restrictions. However, there is a lack of synthesized knowledge on the communication of the exponential growth of infectious diseases and on the outcomes of exponential growth bias. OBJECTIVE: This systematic review identifies, evaluates, and synthesizes the findings of empirical studies on exponential growth bias of infectious diseases. METHODS: A systematic review will be conducted using the PRISMA-P (Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis Protocols) 2015 statement. Eligibility criteria include empirical studies of exponential growth bias of infectious diseases regardless of methodology. We include studies both with and without interventions/strategies. For information sources, we include the following five bibliographic databases: MEDLINE, Embase, Cochrane Library, PsychINFO, and Web of Science Core Collection. The risk of bias will be assessed using RoB 2 (Risk of Bias 2) and STROBE (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology). Data synthesis will be achieved through a narrative synthesis. RESULTS: By February 2022, we included 11 experimental studies and 1 cross-sectional survey study. Preliminary themes identified are the presence of exponential growth bias, the effect of exponential growth bias, and communication strategies to mitigate exponential growth bias. Data extraction, narrative synthesis, and the risk of bias assessment are to be completed by February 2023. CONCLUSIONS: We anticipate that this systematic review will draw some lines related to how people comprehend and misperceive exponential growth and its consequences for infectious disease mitigation and communication. Furthermore, the study will conclude with the limitations of the research and suggestions for future research. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/37441.
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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 | 0,090 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,085 | 0,012 |
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 ».