研究人员和公共卫生官员将美国 COVID-19 疫苗接种率低归因于社交媒体上传播的虚假信息。为了评估这一说法,我们引入了一个新颖的泛化框架,结合实验室实验、众包和机器学习,以估计在疫苗首次推出期间在 Facebook 上分享的 13,206 个与疫苗相关的 URL 对疫苗接种意愿的因果影响。我们的模型预测,表达对疫苗安全性怀疑的内容使每位美国 Facebook 用户的疫苗接种意愿降低约 -2.33 个百分点(95% QI:-2.28,-.328)。令人惊讶的是,未被事实核查人员标记但对疫苗持怀疑态度的内容(主要是主流媒体文章,它们有选择地报道接种疫苗后的死亡事件)的总体影响力是彻头彻尾的虚假信息的 50 倍。尽管我们的实验室实验和模型都表明,在浏览时,虚假信息的危害性远远大于事实准确的内容,但对疫苗持怀疑态度的主流媒体内容在 Facebook 上的浏览量远远高于虚假信息。虽然我们的研究表明限制错误信息的传播具有重要的公共卫生益处,但它也凸显了主流媒体发布的事实准确但仍具有误导性的内容可能带来的有害影响。
基于捐赠的众筹是在Covid-19大流行期间大量使用的。尽管大多数活动都是毫无争议的,但其他活动则传播了错误的信息或公共卫生。作为回应,像Gofundme这样的主流众筹平台限制了他们将举办哪些活动。这导致一些活动转向鲜为人知的众所周知的众筹平台。虽然对主流众筹平台上与健康相关的误解的研究正在增加,但对少数限制性平台(例如givesendgo)的群众资助知之甚少。这项研究的目的是审查Ivesendgo平台上与疫苗相关的众筹活动,以更好地理解:1)如何在Givesendgo上描绘疫苗; 2)这些运动在吸引财政支持方面取得了多大的成功。
diff –git a/.gitattributes b/.gitattributes 索引 74ff35caa337326da11140ff032496408d14b55e..6da329702838fa955455abb287d0336eca8d4a8d 100644 — a/.gitattributes +++ b/.gitattributes @@ -22,3 +22,4 @@ ./twinbert/mainstream/mt_twinbert_tri_letter_weight.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text ./pytorch_model.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +./clr/pytorch_model.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text diff –git a/clr/config.json b/clr/config.json 新文件模式 100644 索引 00000000000000000000000000000000000000000000..1c098bb6affd60a681ffa71b9e9046fd93e0b056 — /dev/null +++ b/clr/config.json @@ -0,0 +1,18 @@ +{ + “attention_probs_dropout_prob”: 0.1, + “fast_qkv”: false, + “hidden_act”: “gelu”, + “hidden_dropout_prob”: 0.1, + “hidden_size”: 1024, + “initializer_range”:0.02,+“intermediate_size”:4096,+“max_position_embeddings”:512,+“max_rel_pos”:128,+“num_attention_heads”:16,+“num_hidden_layers”:36,+“rel_pos_bins”:32,+“rel_pos_type”:2,+“task_dropout_prob”:0.1,+“type_vocab_size”:2,+“vocab_size”:101220 +} diff –git a/clr/pytorch_model.bin b/clr/pytorch_model.bin 新文件模式 100644 索引00000000000000000000000000000000000000000000000..f7c49e79b6f82c9410f1afc320faefd86685288e — /dev/null +++ b/clr/pytorch_model.bin @@ -0,0 +1,3 @@ +version +oid sha256:ef8f1e309907d0405229eec8c217e3ef5e8d8a25e7d073aa6e0a373d348d1e78 +size 1117689631 diff –git a/clr/vocab.txt b/clr/vocab.txt new fi
多元化经济第 1 章工具多元化经济框架为我们为生存和相互支持而参与的所有不同经济实践提供了一个全面清单的模板。我们可以将这些活动分为五种不同的经济实践或关系,每种关系一栏。顶部单元格代表在主流经济框架中得到认可的活动。底部单元格指那些通常位于“冰山经济”水线以下的经济活动(参见《经济作为冰山工具》),它们隐藏在那里,一般不被认为是做出了贡献。中间是一些看似主流但包含一些替代维度的活动。接下来的几页给出了此表如何应用的示例:应用于经济的某个部门(以全球视角);某个地区;以及应用于企业。
本文探讨了主流社交媒体对疫苗错误信息和虚假信息的反应的主要特点和缺点。第一部分和第二部分介绍了最近在线环境中疫苗信息和虚假信息的扩张。第三部分对主流社交媒体对疫苗错误信息的持续反应进行了调查和分类。它进一步指出了当前自我监管模式的局限性,并通过在 Facebook 上进行一个简短的案例研究来说明这些局限性——Facebook 是最大的疫苗特定错误信息的社交媒体载体,目前估计有大约一半与疫苗错误信息相关的社交媒体账户隐藏在 Facebook 上。第四部分探讨了提高当前疫苗错误信息自我监管模式严格性的潜在方法,以及建立专门解决疫苗错误信息领域特定问题的合作监测和互助网络。
资料来源:数据来自旧金山无家可归者和支持性住房 (HSH) 部门以及 Tipping Point 受助者的月度和季度报告。注:现有和新的永久性支持性住房 (PSH) 安置点均指 HSH 报告的 PSH 计划中成年人 (18 岁及以上) 的安置点。2017 年至 2018 年 6 月之间的 PSH 安置点未按现有或新计划分类,部分原因是 ONE 系统于 2017 年中期推出,并于 2018 年全面实施。代金券/补贴安置点是通过主流代金券和紧急住房代金券 (EHV) 计划安置长期无家可归者。CHI 作为灵活住房补贴池 (Flex Pool) 试点的一部分支持了 50 张主流代金券,这些代金券被归类为“代金券/补贴”安置点。计划数据显示,在 2020 年试点开始之前,有五个 Flex Pool 试点安置点;我们假设这些与试点的主流代金券安置有关。问题解决安置占 HSH 报告的 Homeward Bound 计划安置的 15%。Homeward Bound 并不反映该市更广泛的问题解决活动,但这种估计方法与 HSH 之前对长期无家可归者安置比例的估计一致。成人快速重新安置安置是通过快速重新安置计划对长期无家可归者进行的安置。
简介 Vmarsh Healthcare 是一家专业的医疗咨询公司,专注于商业战略、质量改进和交易咨询领域,并注重学术 - 从主流咨询咨询到个人专家指导和指导计划。