Examining Canada’s Scientific Literacy Through COVID-19 Tweets
Notice bibliographique
Résumé
Scientific misinformation spread on social media is a concern for science communicators, health communicators, and science educators alike. During the COVID-19 pandemic, the World Health Organization (WHO) released a statement that modern technology has created an infodemic, undermining the COVID-19 response effort. Misinformation spread online threatens public health and can endanger lives. So how do we combat it? The leading solution is education, in particular, equipping individuals with scientific literacy. Scientific literacy, or the ability to critically evaluate, understand, and make decisions regarding scientific information, is the goal of science curriculums globally. There has been much research over the past couple of decades regarding the usage of scientific literacy in formal learning environments. In contrast, the relationship between scientific literacy and online informal learning environments such as social media is not well understood. Our case study sought to help fill this gap in the research by exploring how Canadians employ scientific literacy on Twitter—a popular social media site—when discussing the COVID-19 pandemic. We conducted an exploratory qualitative case study exploring 2 600 tweets originating from accounts with user locations in Canada and shared on Twitter during the first ten months of the pandemic (March 2020 to December 2020) to see whether and how they displayed scientific literacy. In addition, we examined the trends and factors that affect the usage of scientific literacy online. Using qualitative content analysis techniques and supplemental statistical analysis, we found that 10% of tweets sampled displayed scientific literacy, while 2% did not exhibit scientific literacy. There were no interprovincial differences in how Canadians displayed scientific literacy, with all provinces sampled exhibiting scientific literacy in approximately 10% of tweets. Furthermore, scientific literacy was not affected by how often the user tweeted, how many followers they had, or the month the tweet was shared. We discovered a strong relationship between the tweet's topic and if it displayed scientific literacy or a lack of scientific literacy. Our study provides more insight into how scientific literacy is displayed online. Future researchers can use this as a starting point to conduct studies exploring how scientific literacy is employed in online spaces in different locations and contexts globally.
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 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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».