Unravelling misinformation in politics: introduction to the special issue
Notice bibliographique
Résumé
Misinformation is discussed as one of the most pressing challenges of the digital age, potentially shaping public opinion and influencing political behaviour across the globe. In this introduction to a special issue, we report on the analysis of Scopus search results documenting increasing attention to misinformation (and related topics) over the past 25 years and a focus on the US context. The contributions to this special issue consider the US context (Gomez and Jenkins 2025; Littrell et al. 2025), but also consider Brazil (Bastos et al. 2025), Germany (Unger et al. 2025), and several cross-national studies that include other countries in Europe, the US, and Canada (Holt and Bechmann 2025; Hoffmann and Boulianne 2025; Morosoli and Humprecht 2025). The contributions offer overlapping insights on the themes of misinformation as a socially constructed phenomenon; misinformation exposure and engagement; and the power and limitations of misinformation. We connect these new findings with recently published meta-analyses and systematic literature reviews on misinformation. We conclude with suggestions for future research that addresses contextual and cultural specificity; examines the motivations for engagement; explores new angles for the study of polarization and partisanship; and new methodologies.
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,006 |
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 ».