DESINFORMAÇÃO: CONTRIBUIÇÕES TEÓRICAS E PRÁTICAS DA GESTÃO DA INFORMAÇÃO E DO CONHECIMENTO PARA AJUDAR A COMBATER A DESINFORMAÇÃO ONLINE
Notice bibliographique
Résumé
Objetivo: Este artigo se concentrará nas contribuições teóricas e práticas da gestão da informação e da gestão do conhecimento para ajudar a identificar e, idealmente, prevenir a criação e disseminação de desinformação online. Resultados: A desinformação não é um fenômeno novo, pois a propaganda e as falsas alegações de marketing existem há décadas, senão séculos. O que há de novo hoje é que a desinformação online pode atingir muito mais pessoas em todo o mundo quase instantaneamente, principalmente devido ao uso das mídias sociais. Enquanto no passado apenas pessoas poderosas ou grandes corporações podiam gerar falsas alegações de maneira convincente, hoje a mídia social permite que qualquer pessoa crie e divulgue conteúdo falso. Os riscos são grandes, pois a desinformação pode impactar nas decisões financeiras e de saúde. Houve uma proliferação de notícias falsas em torno da atual pandemia, por exemplo, com algumas buscando lucrar com a venda de curas falsas para a Covid-19, enquanto outras alimentam os movimentos antivacinas. Ao mesmo tempo, as pessoas que podem nos influenciar encolheram para “bolhas de filtro” cada vez mais pequenas, pois interagimos principalmente com pessoas que têm opiniões semelhantes às nossas (Dalkir & Katz, 2020). Originalidade / Valor: A desinformação é um problema social que exige que as pessoas se tornem mais alfabetizadas em informações, que as empresas (em particular, as empresas de mídia social) adotem políticas de informação mais eficazes e que os países adotem legislação que possa abordar a criação intencional e a disseminação de desinformação sem atropelar os direitos dos cidadãos à liberdade de expressão.
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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 | 0,009 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,021 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,006 |
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 ».