What contributes to COVID-19 online disinformation among Black Canadians: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Black Canadians are disproportionately affected by the COVID-19 pandemic, and the literature suggests that online disinformation and misinformation contribute to higher rates of SARS-CoV-2 infection and vaccine hesitancy in Black communities in Canada. Through stakeholder interviews, we sought to describe the nature of COVID-19 online disinformation among Black Canadians and identify the factors contributing to this phenomenon. METHODS: We conducted purposive sampling followed by snowball sampling and completed in-depth qualitative interviews with Black stakeholders with insights into the nature and impact of COVID-19 online disinformation and misinformation in Black communities. We analyzed data using content analysis, drawing on analytical resources from intersectionality theory. RESULTS: = 30, 20 purposively sampled and 10 recruited by way of snowball sampling) reported sharing of COVID-19 online disinformation and misinformation in Black Canadian communities, involving social media interaction among family, friends and community members and information shared by prominent Black figures on social media platforms such as WhatsApp and Facebook. Our data analysis shows that poor communication, cultural and religious factors, distrust of health care systems and distrust of governments contributed to COVID-19 disinformation and misinformation in Black communities. INTERPRETATION: Our findings suggest racism and underlying systemic discrimination against Black Canadians immensely catalyzed the spread of disinformation and misinformation in Black communities across Canada, which exacerbated the health inequities Black people experienced. As such, using collaborative interventions to understand challenges within the community to relay information about COVID-19 and vaccines could address vaccine hesitancy.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».