What is needed to effectively communicate risk during a health crisis? A qualitative study with international experts based on the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify a framework for risk communication during health crises by using the current pandemic as a case study. DESIGN: A qualitative study based on individual interviews. SETTING: Different countries with diverse levels of perceived success on risk communication during the COVID-19 health crisis. PARTICIPANTS: International experts with experience in health crisis management or risk communication. ANALYSIS: A thematic analysis was performed supported by Atlas.ti. RESULTS: Four men and six women took part in the study (three from Europe, two from Latin America, two from North America, one from Asia and two from Oceania). Three major themes emerged from the data: (1) institutionalising the communication strategy; (2) defining the problem that needs to be faced; (3) developing an effective communication strategy. CONCLUSION: Risk communication during a health crisis requires preparation of governments and of health teams in order to produce and deliver effective messages as well as to help communities to make informed and healthy decisions. This is particularly relevant for slow disasters, such as COVID-19, as the strategy must innovate to avoid information fatigue of the audience. The findings of this article could inform guidelines to best equip countries for a clear communication strategy for future crises. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42021234443.
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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 | 0,025 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».