MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7139210180

Virginia Journal of Public Health

2022· article· en· W7139210180 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueVTechWorks (Virginia Tech) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensThe Quebec Population Health Research Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus groupPublic healthHealth Information National Trends SurveySocial mediaHealth carePublic opinionHealth informationSurvey data collectionHealth communication
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to investigate how young adults in Virginia received, evaluated, and responded to messages related to the coronavirus/COVID-19, a major disruptor of our time, and to understand how and when these messages influenced behavior. This was a sequential explanatory mixed methods study, including an online survey (quantitative) and virtual focus groups (qualitative). We surveyed a convenience sample of 3,694 Virginia residents by distributing a link to complete the survey online. Only data from18-24 year old adults (n=207) were included in the analysis for this study. Focus group participants were recruited from the survey participants as well as from a college-level introductory health class. Most (83%) young adult respondents reported national science and health organizations as a trusted source for COVID-19 information and over 50% of respondents reported getting information from state/local health departments (72%), healthcare professionals (71%), and online news sources (51%). Focus group participants emphasized social media as an additional major source of COVID-19 information. Focus group data revealed that young adults struggled with deciphering contradictory messaging, had a mix of logical and emotional reasons for deciding whether to adhere to guidelines, had a desire for consistent, fact-based public health messaging at the national level. The findings from this study underscore the importance of consistent, positive public health messaging in a public health crisis.

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.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,284 · 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