New Information Literacy Model for Identifying Mis/Disinformation Falls Short of Determining and Addressing a Need
Notice bibliographique
Résumé
A Review of: John, K., & Tater, B. (2025). Reframing the information literacy framework to identify misinformation and disinformation. Serials Librarian, 86(1/2), 29–55. https://doi.org/10.1080/0361526X.2025.2459765 Objective – To determine the information literacy skills needed for identifying misinformation and disinformation, examine current information literacy models’ incorporation of those skills, and propose a new information literacy model to address those skills. Design – Analysis of published literature. Setting – Publications on misinformation and disinformation and information literacy. Subjects – Information literacy models. Methods – Google Scholar was used to locate 1,378 peer-reviewed articles addressing topics related to the current study. Of these, 175 papers were selected for analysis and categorized into the following areas: misinformation and disinformation, causes of misinformation and disinformation, types of misinformation and disinformation, identification of misinformation and disinformation, library and information services, information literacy, misinformation and disinformation and information literacy, information literacy models and misinformation. Content from the studies was synthesized into a discussion and used to create a new information literacy model to address misinformation and disinformation. Main Results – The authors assert that misinformation and disinformation pose a substantial problem and that current information literacy models do not adequately underscore elements that lead to the identification of misinformation and disinformation. They point to plagiarism and poor research design as evidence that existing models are unable to assist in substantiating information. Recommendations for an information literacy model include promoting thorough analysis, emphasizing accuracy, educating users about determining the purpose of information, and integrating information and communication technology skills. Additionally, the authors propose an information literacy model that lists components of information literacy, information literacy skills, and elements of misinformation and disinformation. Conclusion – The authors suggest that their review of relevant literature shows that existing information literacy models do not facilitate the identification of misinformation and disinformation. Furthermore, the authors believe that this weakness, coupled with changes to the online information environment, necessitates an information literacy model to assist users in identifying misinformation and disinformation. Their proposed information literacy model includes elements that they believe support this need.
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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 | 0,023 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,012 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».