Empowering Youth to Combat Malicious Deepfakes and Disinformation: An Experiential and Reflective Learning Experience Informed by Personal Construct Theory
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
The potential to weaponize deepfakes is growing at an alarming rate. The study aimed to explore how education can help youth develop resilience to malicious deepfakes and the ability to counter disinformation, regardless of context. Sixteen youth between the ages of 18 and 24 participated in a 9-h, cutting-edge, experiential, and reflective learning experience on deepfakes and disinformation informed by personal construct theory (PCT). Participants experienced the creation of deepfakes and assessed their ability to counter disinformation. They delved into their own construct systems and reflected on the genesis of their vulnerabilities. They moved from being unfamiliar with the deepfake phenomenon to becoming empowered digital citizens, motivated to develop their skills in assessing the validity of online information and resisting manipulation regardless of its source. The study provides recommendations for more targeted education about deepfakes and disinformation for youth. Educators, curriculum developers, and policymakers can use these findings to ensure that a well-equipped generation of digital citizens protects society from the growing disinformation plague. With this proof of concept, the next step is to bring this approach to a larger number of youth and contribute to the fight against malicious deepfakes, while developing strategies to integrate PCT-informed learning experiences into education.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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