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Enregistrement W7043044369

Reactions of Facebook Users to Ontario University Mask and Vaccine Mandates

2023· article· en· W7043044369 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Relations and Crisis Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaInstitutionContent analysisFalse accusationPublic institution
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the height of the COVID-19 pandemic, educational institutions worldwide experienced significant disruptions to in-person learning. Following a period of online learning, Canadian universities initiated a cautious return to campus, accompanied by new rules and regulations intended to keep campus communities safe. Common among many institutions was the implementation of mask and vaccine mandates, which generated significant discussion on social media platforms. Such strong responses to these regulations create an opportunity for academic investigation, as researchers can use this real-life experience to discern whether the public experiences emergency safety mandates as beneficial or disruptive to their lives. This paper takes the form of a content analysis of comments from a prominent Ontario university’s official Facebook posts. It seeks to investigate the primary response of social media users to the implementation of mandates and whether sentiments remain constant among users of different relations to the university. Significant findings include the overwhelming presence of negative opinions towards the mandates and the lack of comments from current students of the institution under study. The analysis also revealed that users opposed to the mandates are likelier to post detailed comments backed up with outsourced information or strong emotional language. In contrast, positive posts were overwhelmingly short and lacked evidence of actionable intention to defend their viewpoint. These findings suggest that while those contributing positive comments may do so to signal their support or as a means of social interaction, social media users posting negative comments are more actively seeking change through their online interaction with the institution.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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