Impacts of Digital Media Literacy Skills on the Accuracy of Truth Discernment
Notice bibliographique
Résumé
This paper is a segment of a larger dissertation exploring the impact of digital media literacy (DML) skills on the accuracy of truth discernment. The purpose of this paper is to offer broader access to the findings and contribute to the discussions of disinformation, focusing on the significance of the accuracy of truth discernment in politics and law. As earlier studies have examined, the influx of disinformation in the digital age was a pressing global security threat, spreading rapidly through social media platforms. Disinformation, consisting of the deliberate spread of falsehoods, causing chaos and confusion eroded trust in media and government, driving citizens to believe falsehoods to be true, particularly in the absence of DML to discern the reliability of information. This study supports earlier research, revealing that simplifying access to credible information empowers individuals to retrieve trustworthy sources. The qualitative content analysis conducted in this study shows that DML skills shape truth-seeking behaviors, finding high correlations between DML skills and informed political participation. The findings of this research delineate the theoretical mechanisms of how DML skills empower individuals to engage in civil society by synthesizing themes described by scholars within the top 100 cited sample studies selected. Future researchers can assess the theoretical mechanisms outlined in this study to determine their effectiveness by implementing training programs to develop foundations for informed decision-making, political participation, and responsible sharing behavior.
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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 | 0,009 | 0,167 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».