Investigating Anti-Vaccination Stances on Social Media: an Assignment To Promote Science Literacy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this digital age in which social media use among young adults continues to rise, consideration of the impact of these platforms on our students and on science literacy pedagogy is essential. This has been highlighted during the 2019 coronavirus disease pandemic, when mis- and disinformation surrounding the pandemic and vaccinations were so prevalent on social media platforms that it provoked a cautionary announcement from the World Health Organization. We describe here the structure of an assignment aimed to promote science literacy by encouraging students to explore antivaccination stances on social media and evaluate the scientific validity of such claims using scientific literature. To comprehensively analyze these antivaccination sentiments, we encouraged students to develop succinct arguments to demonstrate the social, economic, or other cultural influences likely contributing to antivaccination stances. In alignment with the philosophical-educational concept of Bildung, we hope to nurture an understanding of scientific literacy that focuses on both evidence-based critical thinking as well as empathetic understanding of the socio-political circumstances that influence public opinion on scientific matters. Student work provided compelling evidence for the success of our field-tested assignment in fostering students to be authoritative voices of science in everyday life and highlighted the importance of efforts to explicitly focus on science literacy within biology curricula.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle