Countering the “wrong story”: a Participatory Action Research approach to developing COVID-19 vaccine information videos with First Nations leaders in Australia
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
Abstract The COVID-19 pandemic, coupled with the “infodemic” of misinformation, meant First Nations peoples in Australia’s Northern Territory were hearing “the wrong story” about COVID-19 vaccines. In March 2021, when the Australian government offered COVID-19 vaccines to First Nations adults there was no vaccine information designed with, or for, the priority group. To address this gap, we conducted a Participatory Action Research project in which First Nations leaders collaborated with White clinicians, communication researchers and practitioners to co-design 16 COVID-19 vaccine videos presented by First Nations leaders who spoke 9 languages. Our approach was guided by Critical Race Theory and decolonising processes including Freirean pedagogy. Data included interviews and social media analytics. Videos, mainly distributed by Facebook, were valued by the target audience because trusted leaders delivered information in a culturally safe manner and the message did not attempt to enforce vaccination but instead provided information to sovereign individuals to make an informed choice. The co-design production process was found to be as important as the video outputs. The co-design allowed for knowledge exchange which led to video presenters becoming vaccine champions and clinicians developing a deeper understanding of vaccine hesitancy. Social media data revealed that: sponsored Facebook posts have the largest reach; videos shared on a government branded YouTube page had very low impact; the popularity of videos was not in proportion to the number of language speakers and there is value in reposting content on Facebook. Effective communication during a health crisis such as the COVID-19 pandemic requires more than a direct translation of a script written by health professionals; it involves relationships of reciprocity and a decolonised approach to resource production which centres First Nations priorities and values.
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.
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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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