Building the social problem of the infodemic in Brazil: analysis of discursive formations used in media coverage on COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
This article discusses the meanings of scientific misinformation in journalistic discourse over the first two years of the Covid-19 pandemic in Brazil. It analyzes the media’s role in raising public awareness about the negative social effects of scientific misinformation by mediating the debate between different claimants interested in the issue. Based on a constructivist sociology of social problems and a sociology of journalism approach, this study conducts a discourse analysis of 40 articles published in three media. The focus is on the discursive formations used by these media outlets to construct infodemic as a social problem, returning to the operations of naming, blaming, and claiming this issue. Findings suggest that journalism frames scientific misinformation as a social problem on the public agenda by using specific discursive formations in which infodemic is presented as a Manichaean view of the issue, pitting those who spread fake news against those who produce ‘true’ discourse. The study highlights the role of journalism in this debate, denouncing misinformation as a strategy to defend its professional expertise. In addition, the media analyzed have denounced fake news in science to produce public criticism against sectors associated with the group of then-president Bolsonaro (2019–2022).
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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 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,019 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».