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Enregistrement W4390044055 · doi:10.55667/10.55667/ijede.2023.v38.i2.1289

Beauty is Truth, Truth Beauty: Students’ Assessment of Credibility in Online Materials

2023· article· en· W4390044055 sur OpenAlexaffvenueabout
Ralf St. Clair, Maryam Shirdel Pour, James Nahachewsky

Notice bibliographique

RevueInternational journal of e-learning & distance education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCredibilityPsychologyLigneBeautySocial psychologyHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study discusses the findings of a survey designed to capture students’ allocations of credibility to online materials resembling social media posts. The survey respondents were 1,019 undergraduate students at a medium-sized Canadian university. The students came from a range of programs and years of study in those programs. The survey instrument presented varying stimuli to students to see how their scores varied, and then asked students to explain their scoring. A number of significant dynamics emerged, such as the students’ tendency to give lower credibility scores to poorly presented information, even if the information was factual, and to explain information by referring to previous knowledge. These dynamics varied little by area or year of study, which suggests that presentation should be recognized as a powerful heuristic in online credibility assessment. Keywords: credibility, social media, undergraduate, survey research La beauté est la vérité , la vérité est la beauté : L'évaluation par les étudiants de la crédibilité des documents en ligne Résumé : Cette étude présente les résultats d'une enquête visant à déterminer la crédibilité que les étudiants accordent aux documents en ligne ressemblant à des messages de médias sociaux. Les répondants à l'enquête étaient 1 019 étudiants de premier cycle d'une université canadienne de taille moyenne. Les étudiants provenaient d'un éventail de programmes et de différentes années d'études dans ces programmes. L'instrument d'enquête présentait différents stimuli aux étudiants afin de voir comment leurs scores variaient, et demandait ensuite aux étudiants d'expliquer leur notation. Un certain nombre de dynamiques significatives sont apparues, telles que la tendance des étudiants à accorder des scores de crédibilité plus faibles aux informations mal présentées, même lorsqu'elles sont factuelles, et à expliquer les informations en se référant à des connaissances antérieures. Ces dynamiques varient peu en fonction du domaine ou de l'année d'étude, ce qui suggère que la présentation devrait être reconnue comme une heuristique puissante dans l'évaluation de la crédibilité en ligne. Mots-clés : crédibilité, médias sociaux, premier cycle universitaire, enquête de recherche

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,417 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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