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Enregistrement W4321081945 · doi:10.12688/f1000research.129829.1

Upholding dignity during a pandemic via Twitter

2023· preprint· en· W4321081945 sur OpenAlexafffund
Michael S. Mulvey, Tracey O’Sullivan, Sarah Fraser

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésOpen peer reviewDignityPlant biologyPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PhysiologyBiologyMedicineNeurosciencePolitical scienceInternal medicineLawInfectious disease (medical specialty)DiseaseBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<ns3:p> <ns3:bold>Background:</ns3:bold> This article investigates how people invoked the concept of dignity on Twitter during the first year of the COVID-19 pandemic, with a secondary focus on mentions of dignity in the context of older adults and ageing. <ns3:bold>Methods:</ns3:bold> We report the results of a study that combines text analytic and interpretive methods to analyze word clusters and dignity-based themes in a cross-national sample of 1,946 original messages posted in 2020. <ns3:bold>Results:</ns3:bold> The study finds that dignity discourse on Twitter advances five major themes: (a) recognize dignity as a fundamental right, (b) uphold the dignity of essential workers, (c) preserve the dignity of at-risk populations, (d) prevent cascading disasters that exacerbate dignity's decline, and (e) attend to death, dignity, and the sanctity of life. <ns3:bold>Conclusions:</ns3:bold> Moreover, messages focusing on older adults lamented the disproportionate death toll, the terrible circumstances in long-term care homes, the added impact of suspended meal delivery services and the status of older people living below the poverty line. </ns3:p>

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,625
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,336
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,144 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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