Addressing infodemic for pandemic preparedness in the digital age: a focus on Middle Africa
Notice bibliographique
Résumé
Background: The 21st century has brought about a damaging information crisis, significantly challenging and undermining efforts to increase the uptake of scientific research evidence in both policy and practice. The World Health Organization (WHO) recognizes misinformation and disinformation as major drivers of pandemic spread and impact, dedicating a policy brief to pandemic preparedness on this issue. In this study, we examine the impact of mis/disinformation on the use of research evidence in public policy decision-making in West and Central Africa and reflect on how this can inform future pandemic preparedness. Objectives: What factors affect the uptake of scientific evidence during disease outbreaks in Africa? Methods: We used the JBI Scoping Review and Prevalence/Incidence Review methodologies to synthesize the best available evidence. A DELPHI survey was conducted in two stages: the first gathered experiences from policymakers, practitioners, and citizens in Cameroon, Nigeria, and Senegal regarding mis/disinformation and its impact. The second stage explored potential situations related to the issues identified in the first stage. Qualitative data analysis was conducted using MAXQDA. Results: = 4) of infodemic on policy design, implementation, and uptake. Online platforms were identified as the main source of infodemic in 53.3% of cases, compared to 46.7% attributed to offline platforms. We conclude that the severity of COVID-19 as a global pandemic has highlighted the dangers of mis/disinformation, with a considerable number of studies from Middle Africa demonstrating a significant negative impact on the uptake of health policies and to an extend evidence informed policy making. It is also imperative to consider addressing evidence hesitancy in citizens through innovative and indigenous approaches like storytelling. Discussions: Digital technologies, especially social media, play a key role in the propagation of infodemics. For future pandemic preparedness, stakeholders must consider using digital tools and platforms to prevent and mitigate pandemics. This study adds new evidence to the existing body of evidence, emphasizing the need to address infodemics within the context of future pandemic preparedness in Middle Africa.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».