FATHOM OUT THE NUANCES OF SOCIAL MEDIA LITERACY AND ITS PRACTICAL ALLUSIONS TO MISINFORMATION – A REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
Digital media has become an integral part of our daily lives, connecting people from all around the world in a matter of seconds. In recent years, social media has revolutionized the flow of information and helped people to connect, share, and discuss things at their fingertips. However, this rapid exchange of information has also given rise to a concerning phenomenon – the spread of misinformation. "Misinformation" has led to a wide range of negative consequences, such as political polarization, social unrest, and erosion of trust in traditional media. This review explores the importance of social media literacy, its advantages, impacts, and effects, along with allusions to misinformation. The methodology includes a systematic search of literature in the databases from Internationally double-blinded peer-reviewed journals between 2016 and 2022, in English that also includes scientific articles. A total of 64 articles were obtained. A selection process of articles took place, applying certain inclusion and exclusion criteria, resulting in a total of 10 articles being selected. The findings signify that the conception of social media literacy has just started and more research is needed to identify its practical and theoretical implications. This is linked to the content and competencies, critical thinking, content, and context of the information, and the time and literacy level and fear of missing out on the user. Socio-emotional competencies, literacy level, and time spent stand out since social media is a frequent place of interaction between people. Thus, it is crucial to develop social media literacy skills to combat the dissemination of fake news and ensure a more responsible citizen and informed society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».