The empowering role of health literacy in combatting fake news, misinformation and infodemics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In times of the rapid digital transformation, people need to acquire specific knowledge, skills and attitudes to deal with data, digital information and technology. Such skills are particularly important in times of crisis, as the COVID-19 pandemic has shown. Alongside the pandemic, a so called “infodemic” has emerged, i.e., an overabundance of information, accompanied by misinformation, which impedes sound decision-making processes, affects health literacy (HL) and impacts public health. However, while misinformation poses a well-known threat to our health and well-being, we still lack viable concepts and approaches to satisfactorily solving this issue. Thus, we aimed at reviewing the concept of HL in view of the infodemic and health-related challenges. Methods In a 12-month participatory process in Switzerland in 2023, we investigated the empowering role of HL in light of the polycrisis. On behalf of the Swiss Federal Office of Public Health, we conducted a literature review on existing HL definitions. Then, we conducted 6 expert interviews and 2 focus group interviews with other 10 experts in HL and associated domains, which guided and informed the review process. Results As a result, HL can be understood as a bundle of competencies to proactively deal with health-related information, services, and challenges and thereby empowers people to manage their and other’s health and well-being. Thus, HL empowers people to better manage digital information and services and promotes critical thinking. This in turn is necessary to assess information quality, uncover misinformation and to adequately manage health data and information. Conclusions HL represents a crucial prerequisite for individuals, professionals, and decision-makers to find trustworthy health information, to reflect upon the quality and credibility of sources and content, and to understand the complex interrelations of the determinants of health and is therefore crucial for public health. Key messages • Health literacy empowers people to adequately deal with fake news, misinformation and infodemics. • Strengthening health literacy offers great potential for public health to promote critical thinking and to rebuild trust.
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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 | 0,011 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».