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Enregistrement W4413850935 · doi:10.2196/72165

Current Approaches To and Implementation of Information Environment Assessments in the Context of Public Health: Rapid Review

2025· article· en· W4413850935 sur OpenAlexvenueno aff
Becky K White, Fernan Talamayan, Tara Rose Aynsley, Richard Bahizire Riziki, Catherine Bertrand-Ferrandis, Kai Von Harbou, Rocio Lopez Inigo, Thomas Moran, Reuben Samuel, David Scales, Sandra Varaidzo Machiri

Notice bibliographique

RevueJMIR Infodemiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésPreprintContext (archaeology)Public healthCurrent (fluid)Computer scienceData scienceEngineeringGeographyMedicineWorld Wide WebArchaeologyElectrical engineeringNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: With the advances in digital information sharing channels, democratization of content, and access, as well as social shifts in information exchange, we live in increasingly complex information environments. How people process and manage this is layered with multiple determinants that can impact information seeking, health behaviors, and public health. Understanding the dynamics of the information environment in priority populations and its impact on communities and individuals is critical for those working in public health and health emergencies. Objective: This study aimed to provide an overview of the approaches to and implementation of information environment assessments as they relate to public health and health emergencies. Methods: We conducted a rapid scoping review of the approaches to, and implementation of information environment assessments. The search followed guidance from the Joanna Briggs Institute on conducting systematic scoping reviews, and our reporting is in line with the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines for scoping reviews. We included both academic and gray literature in the English language. As this is an emerging field, an additional step involved input from an informal expert group to identify any further tools or approaches. Studies that assessed, described, or discussed approaches to assessing the information environment were included. We excluded papers where the information environment was not the primary focus, or the focus was on individual components only. Two authors (BKW and SVM) independently screened results for inclusion. Results: A total of 17 publications were identified through the structured literature and internet searches, with an additional 5 sourced from the informal expert group. The review highlighted a significant variety in the breadth and number of domains covered in an assessment, including information needs, seeking, access, production, engagement, information quality, and reach. Some assessments adopted a comprehensive, systems-oriented approach, examining factors influencing information beyond the individual level to encompass broader systemic dynamics, while others were significantly narrower in scope. Conclusions: The COVID-19 pandemic has intensified interest in understanding how the information environment shapes people's access to, engagement with, and ability to act on health information. Assessing the information environment is a critical step in identifying and understanding barriers and facilitators that impact different populations and identifying opportunities for strengthening systems. However, a universally accepted approach for such assessments in public health and health emergencies is currently lacking. This paper contributes to the literature by synthesizing current knowledge on assessment tools and frameworks, providing a foundation for future research and development in this area.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,515
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,351
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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