Evils of knowledge sharing and learning: The case of agri-food misinformation in virtual communities of practices in Sri Lanka
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The emergence of virtual communities through social and online media has raised concerns regarding the dissemination of misinformation and its local and global impact on socioeconomic and political changes. Although numerous studies have been conducted on this topic in other domains, the extent to which misinformation affects the agri-food industry remains largely unexplored. This research aimed to fill this gap by investigating the prevalence and impact of misinformation in two popular Sri Lankan virtual communities of practice (VCoPs): Krushi Arunodaya and Turmeric, Ginger, Pepper & Cinnamon Cultivators’ and Buyers’ Association. Through qualitative research consisting of 16 key information interviews with group administrators and members, the study discovered that agricultural misinformation is rampant in Sri Lankan agri-food VCoPs, polarizing members on crucial topics such as organic farming, GMOs, and chemical fertilizers. The perception of misinformation and its dissemination is influenced by cultural, political, and societal factors, as well as individual personality traits and the need for self-expression. However, those with media literacy, knowledge, and experience are better suited to identify and avoid misinformation. The research also found that traditional media is involved in promoting agenda-based campaigns alongside social media and internet-based platforms. VCoP members recommended reporting and blocking as primary countermeasures to combat misinformation. Multi-stakeholder interventions by government, media, agricultural organizations, and VCoP moderators are necessary to prevent agri-food misinformation in Sri Lanka. Additionally, media agencies and experts should act responsibly in disseminating accurate information. • The problem of misinformation is gaining traction in the agri-food industry, but it remains largely underexplored. • Sri Lankan Facebook groups spread misinformation regarding organic farming, GMOs, and fertilizers. • Traditional media also contributes to the spread of misinformation by promoting biased campaigns. • Socio-cultural factors & farmer individual traits drive misinformation. • Multi-stakeholder approach needed to combat agri-food misinformation.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle