Disinformation about COVID-19: a study of knowledge, attitudes and practices in the Peruvian population in the first quarter of 2021
Bibliographic record
Abstract
Antecedentes: La desinformación ha tenido un efecto muy importante en la actualidad, el cual representa un desafío tremendo y continuo durante la pandemia de COVID-19. Objetivo: Evaluar la asociación entre la desinformación y los conocimientos, actitudes y prácticas acerca del COVID-19 en una muestra de sujetos en Perú. Métodos: Se realizó un estudio observacional transversal analítico, por medio de una encuesta online a 1014 residentes de Perú entre el 2 de febrero hasta el 24 de marzo del 2021. Para realizar esto, se diseñó y validó un instrumento compuesto por 3 secciones, una de características demográficas, otra de desinformación y una que aborda los conocimientos, actitudes y prácticas. Resultados: Se analizaron 1014 encuestas, con una edad promedio de 34.8 años. El promedio del puntaje del cuestionario de desinformación fue de 30.5 de 100 (SD 16.2). Los puntajes observados en los cuestionarios de conocimientos, actitudes y prácticas fueron 80.2±12.6, 90.1±14 y 84.02±11, respectivamente. Un menor puntaje en el cuestionario de desinformación se asoció con un buen nivel conocimientos (RP = 0.99; IC95% 0.98 - 0.99; p=<0.001) y con buenas actitudes (RP = 1.00; IC95% 1.00 – 1.00; p=0.004). El sexo femenino se asoció con tener buenas actitudes (RP = 1.06; IC 95% 1.02 – 1.11; p=0.002) y buenas prácticas (RP = 1.14; IC 95% 1.07 – 1.2; p=0.031). Además, se identificó que la edad se asocia a buenas prácticas (RP = 1.00; IC95% 1.010 – 1.01; p=<0.001). Conclusiones: Las personas que tienen mayores niveles de desinformación tienen un menor nivel de conocimiento y más actitudes inadecuadas frente al COVID-19.
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".