What do experts mean by “misinformation” in the COVID-19 era? A critical scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
In April 2020, the World Health Organization released the report Managing the COVID-19 infodemic: A call to action, declaring that “the 2020 pandemic of Coronavirus disease (COVID-19) [had] been accompanied by a massive ‘infodemic.’” Soon afterwards UN Secretary General Antonio Guterres tweeted - also alluding to COVID-19 - that “a tsunami of misinformation, scapegoating and scaremongering [had] been unleashed” also in relation to COVID-19. The tweet was followed by a March 2021 report from the Centre for Health Security at the Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, warning that “health-related misinformation and disinformation” were undermining the public response to COVID-19, and by a February 2022 US Department of Homeland Security infographic, Disinformation Stops With You”, alerting about the dangers of “misinformation”, “disinformation”, and “malinformation” – dubbed MDM - distinguishing these terms based on the presumed intentionality of the agents producing or spreading them. However, there has been scant interrogation of expert meanings of MDM in the COVID-19 context and of the implications of the premises underlying these meanings for public policy, equity, and civil, social, and political rights. Drawing from the traditions of critical policy, discourse, and document analysis, we will apply Arksey O’Malley’s framework, enhanced by Levac et al.’s team-based approach, to conduct a critical scoping review of the medical and social scientific peer-reviewed literature, identifying, summarizing, and appraising expert meanings of MDM. We will also assess the implications of our findings for the health and well-being of populations affected by policies informed by dominant concepts of MDM. Published version available @ https://srrjournals.com/ijsrms/content/what-do-experts-mean-%E2%80%9Cmisinformation%E2%80%9D-covid-19-era-critical-scoping-review-protocol
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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 | 0,338 | 0,427 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,035 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,012 |
| Communication savante | 0,017 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,011 |
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 ».