MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403106904 · doi:10.1002/asi.24953

Sociotechnical governance of misinformation: An Annual Review of Information Science and Technology (ARIST) paper

2024· article· en· W4403106904 sur OpenAlexaff
Madelyn Rose Sanfilippo, Xiaohua Zhu, Shengan Yang

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association for Information Science and Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociotechnical systemMisinformationCorporate governanceInformation scienceSociologyComputer sciencePolitical scienceManagement scienceKnowledge managementLibrary scienceEngineeringManagementEconomicsComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Misinformation is a complex and urgent sociotechnical problem that requires meaningful governance, in addition to technical efforts aimed at detection or classification and intervention or literacy efforts aimed at promoting awareness and identification. This review draws on interdisciplinary literature—spanning information science, computer science, management, law, political science, public policy, journalism, communications, psychology, and sociology—to deliver an adaptable, descriptive governance model synthesized from past scholarship on the governance of misinformation. Crossing disciplines and contexts of study and cases, we characterize: the complexity and impact of misinformation as a governance challenge, what has been managed and governed relative to misinformation, the institutional structure of different governance parameters, and empirically identified sources of success and failure in different governance models. Our approach to support this review is based on systematic, structured literature review methods to synthesize and compare insights drawn from conceptual, qualitative, and quantitative empirical works published in or translated into English from 1991 to the present. This review contributes a model for misinformation governance research, an agenda for future research, and recommendations for contextually‐responsive and holistic governance.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,015
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,306 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the Association for Information Science and TechnologyMême sujetMisinformation and Its ImpactsTravaux en français237 207