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Enregistrement W4405784366 · doi:10.1007/s41649-024-00324-2

Four Key Questions to Guide Human Rights–based Social Listening during Infodemics

2024· article· en· W4405784366 sur OpenAlexafffund
Lisa Forman

Notice bibliographique

RevueAsian Bioethics Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesConnaught FundCanada Research Chairs
Mots-clésActive listeningHuman rightsPublic relationsContext (archaeology)SociologySocial psychologyPolitical sciencePsychologyLawCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper considers what a human rights-based approach to the use of social listening to counter infodemics during a serious health threat might entail, using COVID-19 as a primary example. The paper considers social listening in the context of human rights including health, life, free speech, and privacy, and outlines what a rights-compliant form of social listening to infodemics might entail. The paper argues that human rights offer guardrails against illicit and unethical forms of social listening as well as signposts towards a more equitable, ethical, and effective public health tool. The paper first expands on the human rights dimensions of COVID-19, infodemics, and social listening. Second, it considers the human rights dimensions of social listening in relation to rights to health, life, and free speech, given international human rights law principles for limiting these rights. Finally, using this framework, the paper poses four key questions to frame a rights-based approach to social listening: Why do we listen? How do we listen? Who do we listen to and who is doing the listening? And what are the outcomes of such listening?

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,336 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
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