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World File Search System错误信息
基于文献的驳斥虚假指控的方法
可再生能源错误信息：一种基于文献的反驳虚假声明的方法 摘要 国家排放政策在可再生能源发电的扩张中发挥了至关重要的作用。然而，围绕气候变化的错误信息导致政客和公众之间的两极分化加剧。结果，气候立法变得更加难以通过。哥伦比亚法学院可再生能源法律辩护倡议 (RELDI) 之前完成的工作发现了许多关于太阳能、风力涡轮机和电动汽车 (EV) 的虚假声明，这些声明通常用于反对可再生能源项目的运动。为了对抗这种错误信息的传播，通过审查政府和学术来源制定了反驳。此外，还发现了反驳这些虚假声明的可用来源的空白。确定有关风能的文献随处可见，但现有来源相对稀缺，无法反驳有关电动汽车和太阳能电池板对人体健康影响的说法。
虚假信息：公众对...
摘要，该研究旨在调查虚假信息传播与公众对气候变化的看法之间的关系，提出问题：虚假信息，被假新闻传播和扭曲的内容，实际上会影响公众对气候变化的看法？要回答这个问题，研究分为两个部分。在第一个中，在当前生态危机的情况下探讨了气候变化，第二个调查了假新闻和错误信息对公众对该主题的看法的影响。所采用的基本理论是基于Morin和Capra的全身性统一，作为一种方法，使用了通过书目审查进行的演绎，作为一种程序，以及对文件和抽象技术的使用。得出的结论是，通过社交网络和消息应用程序扩展的错误信息代表了公众意识的障碍，这使得必要的集体行动很难面对气候变化。关键字：全球变暖；气候虚假信息；环境;虚假消息。
系统评价和荟萃分析
背景：错误信息的普遍性对每日生命构成了重大威胁，因此需要部署有效的补救方法。一种有前途的策略是心理接种，可以预先免疫个人免受错误信息攻击。然而，在心理接种有效地增强了区分错误信息和真实信息的能力的程度上仍然存在不确定性。目的：为了减少对数字健康的错误信息的潜在风险，本研究旨在检查心理接种在反对错误信息方面的有效性，重点关注多个因素，包括错误信息性信誉评估，真实信息信誉评估，可信度识别，识别识别，错误信息，误导性信息，分享意图，真实信息分享意图和共享意图，并分享分享和共享。方法：遵循用于系统评价和荟萃分析（PRISMA）指南的首选报告项目，我们通过搜索4个数据库（Web of Science，APA Psycinfo，ProQuest和PubMed）进行了基于接种理论和结果汇总的误解的经验研究，进行了荟萃分析。主持人分析用于检查干预策略，干预类型，主题，测量时间，团队和干预设计的差异。然而，心理接种不会显着影响错误信息共享意图（d = –0.35，95％CI –0.79至0.09； p = .12）。关于健康错误的信息，心理接种有效地降低了错误信息的信誉评估和错误信息共享意图。结果：基于42项具有42,530名受试者的独立研究，我们发现心理接种有效地降低了错误信息性信誉评估（D = –0.36，95％CI –0.50至–0.23; p <.001）; p <.001）并改善了实际信息可信度评估（D = 0.20，95％CI 0.06-0.06--0.33; P = 005; P = d; p = d; p = p = d; p = p = d; p = P = d = d = d = d; = 0.09，95％CI 0.03-0.16;此外，我们发现心理接种有效增强了可信度的识别（d = 0.20，95％CI 0.13-0.28; p <.001）和共享识别（d = 0.18，95％CI 0.12-0.24; p <.001）。主持人分析的结果表明，基于内容的被动接种在提高信誉和共享意图方面更有效。气候变化的主题表明对实际信息信誉有更强的影响。比较干预类型表明，验证前干预措施对于误导性可信度评估更有效，而仅后干预措施则更好地识别可信度。结论：这项研究表明，心理接种增强了个人从错误信息中辨别实际信息并共享真实信息的能力。结合心理接种以培养知情的公众对于在信息扩散时代的社会弹性造成的误解威胁至关重要。作为一种可扩展且具有成本效益的干预策略，机构可以应用心理接种来减轻潜在的错误信息危机。
议会委员会质询 Meta 首席执行官
印度议会通信和信息技术常设委员会主席、印度前总理维什纳 (Vaishnaw) 要求社交媒体巨头 Meta 就“玷污”印度形象道歉。他表示，委员会将很快传唤该公司。“我的委员会将就这一错误信息传唤 Meta。关于任何民主国家的不正确信息都会玷污其形象。该组织必须就这一错误向印度议会和人民道歉，”维什纳在一份声明中表示。一天前，维什纳带头批评扎克伯格发表“事实错误”的言论，称印度现任政府因新冠疫情引发的问题在 2024 年大选中落败。维什纳在多个场合表示：“看到扎克伯格本人的错误信息令人失望。让我们坚持事实和可信度。”
议会委员会质询 Meta 首席执行官
印度议会通信和信息技术常设委员会主席、印度前总理维什纳 (Vaishnaw) 要求社交媒体巨头 Meta 就“玷污”印度形象道歉。他表示，委员会将很快传唤该公司。“我的委员会将就这一错误信息传唤 Meta。关于任何民主国家的不正确信息都会玷污其形象。该组织必须就这一错误向印度议会和人民道歉，”维什纳在一份声明中表示。一天前，维什纳带头批评扎克伯格发表“事实错误”的言论，称印度现任政府因新冠疫情引发的问题在 2024 年大选中落败。维什纳在多个场合表示：“看到扎克伯格本人的错误信息令人失望。让我们坚持事实和可信度。”
议会委员会质询 Meta 首席执行官
印度议会通信和信息技术常设委员会主席、印度前总理维什纳 (Vaishnaw) 要求社交媒体巨头 Meta 就“玷污”印度形象道歉。他表示，委员会将很快传唤该公司。“我的委员会将就这一错误信息传唤 Meta。关于任何民主国家的不正确信息都会玷污其形象。该组织必须就这一错误向印度议会和人民道歉，”维什纳在一份声明中表示。一天前，维什纳带头批评扎克伯格发表“事实错误”的言论，称印度现任政府因新冠疫情引发的问题在 2024 年大选中落败。维什纳在多个场合表示：“看到扎克伯格本人的错误信息令人失望。让我们坚持事实和可信度。”
议会委员会质询 Meta 首席执行官
印度议会通信和信息技术常设委员会主席、印度前总理维什纳 (Vaishnaw) 要求社交媒体巨头 Meta 就“玷污”印度形象道歉。他表示，委员会将很快传唤该公司。“我的委员会将就这一错误信息传唤 Meta。关于任何民主国家的不正确信息都会玷污其形象。该组织必须就这一错误向印度议会和人民道歉，”维什纳在一份声明中表示。一天前，维什纳带头批评扎克伯格发表“事实错误”的言论，称印度现任政府因新冠疫情引发的问题在 2024 年大选中落败。维什纳在多个场合表示：“看到扎克伯格本人的错误信息令人失望。让我们坚持事实和可信度。”
COVID-19 疫苗引入 – 关键问题
•了解人们的知识、态度和看法 •向公众宣传/普及疫苗科学知识 •管理对功效、安全性、供应和可用性的期望 •就初始优先群体建立共识 •社会倾听——监控谣言、错误信息和看法 •强调疫苗不会是结束大流行的灵丹妙药
Vanderslott 等人的 COVID-19 疫苗冠军 2024.pdf
研究社区倡导者在英国服务不足的社区中促进疫苗接种的作用：从 COVID-19 大流行中吸取的教训 摘要 COVID-19 大流行突显了少数族裔群体如何受到健康危机的不成比例的影响，以及社区参与提供公平公共卫生信息和服务的潜力。政策制定者、从业者和学者已经提出社区参与是改善卫生服务（包括疫苗接种）的可及性和接受度的一种方式，但社区成员在促进健康方面的作用很少受到质疑。我们研究了“社区疫苗倡导者”，他们一直充当倡导者，在英国各地的不同社区中促进少数族裔群体参与 COVID-19 疫苗接种。我们的研究探讨了与少数群体合作的倡导者如何经历和应对大流行带来的挑战。参与者被邀请参与这项研究，因为他们与黑人或南亚裔社区一起工作或为他们工作（即社区领袖、宗教领袖或公共或相关健康专业人员），并且正在或曾经努力提高 COVID-19 疫苗的接种率。从 2021 年 4 月到 2022 年 5 月，我们通过视频通话进行了 12 次半结构化访谈，每次访谈持续 45-60 分钟。访谈采用话语健康传播方法进行归纳编码和分析，重点是提取潜在的信息和谈话要点。我们的研究结果突出了不同类型的倡导者的范围，他们在各自的社区群体中扮演着各种角色。倡导者在接受有限的培训和准备的情况下，适应性地担任新职位来推广疫苗接种，并发现作为“基层”参与者，他们既可以很好地满足当地需求，又可以帮助当局与社区建立信任。倡导者发现的一个主要问题是少数民族分类的使用以及如何处理错误信息。分类被视为收集相关数据以及将责任归咎于某些群体的问题。倡导者还强调了媒体和社交媒体错误信息对疫苗决策的影响。尽管如此，我们的线人告诫不要基于关于错误信息如何对疫苗接种产生负面影响的简单假设采取行动。最后，我们阐述了社区持续支持卫生问题的必要性，以及在疫情环境下社区参与疫苗推广的挑战。（400 字）关键词：社区参与、疫苗倡导者、COVID-19 疫情、少数民族、错误信息
用于处理错误信息的对话式人工智能系统
Covid-19 给公众带来了大量信息，几乎在所有平台上都有真有假。对于个人来说，从海量信息中筛选出可靠、准确的事实是一项艰巨的任务，也可能令人不快。这很重要，因为从根本上说，控制疫情依赖于个人对公共卫生措施的遵守及其对必要性的理解，任何障碍，包括错误信息，都可能产生严重的负面影响。在本文中，我们提出了一个对话式人工智能系统，它使用双管齐下的方法解决错误信息：首先，让用户通过语音或文本以自然语言轻松访问从多个权威来源合成的简明、可靠的信息；其次，直接驳斥有关冠状病毒的普遍流传的谣言。最初的系统针对的是大学的教职员工和学生，但具有广泛的适用性。在系统的自然语言理解 (NLU) 测试中，我们获得了 0.906 的 F1 分数。我们还讨论了健康信息对话式自然语言界面领域当前的研究挑战。