Understanding Interventions to Address Infodemics Through Epidemiological, Socioecological, and Environmental Health Models: Framework Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic was accompanied by a barrage of false, misleading, and manipulated information that inhibited effective pandemic response and led to thousands of preventable deaths. Recognition of the urgent public health threat posed by this infodemic led to the development of numerous infodemic management interventions by a wide range of actors. The need to respond rapidly and with limited information sometimes came at the expense of strategy and conceptual rigor. Given limited funding for public health communication and growing politicization of countermisinformation efforts, responses to future infodemics should be informed by a systematic and conceptually grounded evaluation of the successes and shortcomings of existing interventions to ensure credibility of the field and evidence-based action. objectives: This study sought to identify gaps and opportunities in existing infodemic management interventions and to assess the use of public health frameworks to structure responses to infodemics. Methods: We expanded a previously developed dataset of infodemic management interventions, spanning guidelines, policies, and tools from governments, academic institutions, nonprofits, media companies, and other organizations, with 379 interventions included in total. We applied framework analysis to describe and interpret patterns within these interventions through their alignment with codes derived from 3 frameworks selected for their prominence in public health and infodemic-related scholarly discourse: the epidemiological model, the socioecological model, and the environmental health framework. Results: The epidemiological model revealed the need for rigorous, transparent risk assessments to triage misinformation. The socioecological model demonstrated an opportunity for greater coordination across levels of influence, with only 11% of interventions receiving multiple socioecological codes, and more robust partnerships with existing organizations. The environmental health framework showed that sustained approaches that comprehensively address all influences on the information environment are needed, representing only 19% of the dataset. Conclusions: Responses to future infodemics would benefit from cross-sector coordination, adoption of measurable and meaningful goals, and alignment with public health frameworks, which provide critical conceptual grounding for infodemic response approaches and ensure comprehensiveness of approach. Beyond individual interventions, a funded coordination mechanism can provide overarching strategic direction and promote collaboration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».