Social Media as a Tool for Disseminating Scientific Knowledge on Child Abuse and Resilience: A Brazilian Experience
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Social media is a common tool for disseminating information in developing countries, including Brazil. Research regarding social media’s effect on increasing awareness of and knowledge about child abuse has yet to be widely tested in those countries. This exploratory study tested whether social media is a viable outlet for disseminating empirically supported information about child abuse in Brazil. Methods: We utilized social media platforms, such as Facebook, ResearchGate, Twitter (which has subsequently rebranded as X but will be referred to herein as Twitter), Instagram, and YouTube, to disseminate a series of short videos, in cartoon format, on the scientific research surrounding child abuse, adverse childhood events, and resiliency to such experiences. Results: The results indicate that social media has a promising reach in Brazil, as the dissemination started by 10 researchers had over 30,000 views. Conclusion and Implications: Social media may be a viable format for disseminating empirically-supported information in developing countries like Brazil. Each platform, however, has its own characteristics and, as such, the target audiences, engagement, delivery, followers, impact time, and other metrics vary across platforms. Additionally, not all social media platforms provide the same outreach internationally. Future directions are discussed.
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.
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 | 0,009 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».