Misinformation and Lack of Evidence-Based Communication during the COVID-19 Pandemic: A Narrative Review.
Notice bibliographique
Résumé
Social media and online communication are integral in how societies consume information today. As social media platforms (Facebook, Twitter, Instagram, and YouTube) support the spread and reach of information to over a billion users worldwide, health promotion strategies aim to improve the public’s ability to obtain accurate online health content. The current COVID-19 pandemic is paralleled by an overabundance of information, making it difficult to determine what is valid and credible and what is false. Misinformation surrounding prevention measures and cures can lead to negative public health effects. The WHO is working collaboratively with social media platforms to track and respond to misinformation by validating evidence-based facts, providing warning labels on inaccurate content, and removing posts that make false claims to reduce the spread of misinformation related to COVID-19. This narrative review aims to summarize the effects of social media during a public health emergency and explore the current and newly implemented policies that aim to limit the spread of misinformation during the COVID-19 pandemic. We will examine the addition of health literacy initiatives through multimedia campaigns to strengthen community action and develop personal skills, as identified in the Ottawa Charter for Health Promotion, to react and reflect on information regarding the COVID-19 pandemic. We highlight a gap in the literature related to information sharing and consumption and provide recommendations for promoting public health literacy and improving the online presence of public health professionals.
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 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 | 0,023 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».