MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7008865177

Covid 19 pandemi krizinde doğrulama mekanizmaları : karşılaştırmalı bir inceleme

2022· dissertation· tr· W7008865177 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

fundA Canadian funder is recorded on the work.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueMarmara University Open Access System · 2022
Typedissertation
Languagetr
FieldSocial Sciences
TopicMisinformation and Its Impacts
Canadian institutionsnot available
FundersUniversity of TorontoUniversity of Oxford
KeywordsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Order (exchange)Interpretation (philosophy)Work (physics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Bu çalışma Covid-19 pandemisi döneminde üretilen infodemiye odaklanmaktadır. İnfodeminin üretilme biçimlerinin neler olduğu ve hangi konu başlıklarını kapsadığı çalışmanın temel merakını oluşturmaktadır. Yanlış ve yalan bilgilerin hızla yayılabildiği ve dijital araçların bu yayılım hızını geçmiş nesillere göre çok daha büyük çarpan etkileriyle kolaylaştırdığı günümüzde doğrulama platformlarının varlığı bir gereklilik haline gelmiştir. Bu nedenle araştırmanın merkezine günümüzde önemi giderek artan doğrulama (fact checking) platformları alınmıştır. Bu tez çalışmasının odağında yer alan temel sorular “Doğrulama platformları Covid-19 pandemi sürecinde hangi konu başlıklarında yayınlar üretmiş ve hangi tip yalan haberler üzerinde çalışmıştır?” ve “Farklı ülkelerdeki doğrulama platformlarının üzerinde çalıştığı yalan haberler arasında konu kategorilerine bağlı olarak kümelenme var mıdır?” şeklinde belirlenmiştir. Bu sorular çerçevesinde farklı coğrafyalarda ve kültürlerdeki infodeminin karşılaştırılması yapılmıştır. Bu amaçla Türkiye’den Teyit, Amerika Birleşik Devletleri’nden PolitiFact ve Birleşik Krallık’tan Full Fact araştırmanın örneklemi olarak seçilmiştir. Araştırma kapsamında üç ülkenin Covid-19 pandemisi sürecinde gerçekleştirdiği doğrulama analizleri incelenerek karşılaştırılmıştır. Araştırma Covid-19 salgınını pandemi olarak tanımlandığı 1 Mart 2020 tarihi başlangıç kabul edilerek bir yıllık bir süreyi kapsamaktadır. Coğrafi ve kültürel farklılıklara odaklanabilmek amacıyla doğrulama sitelerinin içeriklerinde yalnızca ait oldukları ülkelere dair infodemi içerikleri incelenmiş, dış haberler kapsam dışı bırakılmıştır. İçerikler konu ve başlıklarına göre içerik analizine tabi tutulmuştur. Analiz için Uluslararası Doğrulama Ağı tarafından belirlenen “söylentilerin kategorileri” isimli sınıflandırma yöntemi baz alınmıştır. Araştırma sonuçlarına göre her üç ülkede de özellikle siyasi konjonktür doğrultusunda infodeminin üretimi farklılaşmaktadır. Bunun yanında ABD’nin dünya gündemi ve kültürü üzerinde baskın faktör olduğu görülmüştür. ABD’nin gündemine gelen, yankı uyandıran tüm iddialar Türkiye’de de Birleşik Krallık’ta da karşılık bulmuştur.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Open science, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.644
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0070.000
Scholarly communication0.0050.009
Open science0.0120.004
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0310.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.089
GPT teacher head0.404
Teacher spread0.315 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it