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2023
COVID-19大流行对Reddit上公众对水管认知的潜在影响:观察性研究
Zihe郑,Zidian谢,Maciej Goniewicz,艾尔•拉赫曼,Dongmei李
中华流行病学杂志[j]; 2009; 31 (2): 491 - 491
从Twitter聊天中早期检测欺诈性COVID-19产品:使用异常检测的数据集和基线方法
安倍衬衣,Sahithi Lakamana,Ruqi廖,阿米尔阿巴斯,Yuan-Chi杨,穆罕默德Al-Garadi
中华流行病学杂志[j]; 2009; 31 (4): 563 - 564
衡量信息流行病的负担:第五届世卫组织信息流行病管理会议的方法和结果摘要
伊丽莎白威廉,伊莎贝拉Ballalai,Marie-Eve Belanger,彼得便雅悯,凯瑟琳Bertrand-Ferrandis,Supriya Bezbaruah,Sylvie Briand,伊恩•布鲁克斯,理查德·布鲁斯,露西·M·布奇,内维尔Calleja,霍华德邱,阿Devaria,曾Dini,Hyjel D’索萨,亚当·G·邓恩,约翰内斯·C·艾克斯塔德,西尔维娅,尼娜Gobat,米卡吉斯勒,伊恩·克里斯蒂安·冈萨雷斯,Anatoliy Gruzd,莎拉·赫斯,Atsuyoshi Ishizumi,欧门约翰,阿施施Joshi,本杰明Kaluza,Nagwa哈米斯,莫妮卡Kosinska,Shibani Kulkarni,Dimitra Lingri,雷蒙娜Ludolph,蒂姆·麦基,Stefan曼迪ćrajč增强型植被指数ć,菲利波Menczer,Vijaybabu Mudaliar,舒如提没吃,Syed Nazakat,蒂姆•阮,詹妮弗流行病学,埃琳娜Pallari,娜塔莉亚·帕斯捷尔纳克·塔什纳,埃琳娜Petelos,米切尔·J·普林斯坦,Jon Roozenbeek,安东•施奈德,Varadharajan Srinivasan,亚历山大Stevanović,林Strahwald,Shabbir Syed Abdul,Sandra Varaidzo Machiri,桑德·范德林登,克里斯托弗Voegeli,克莱尔·瓦尔德,奥德特Wegwarth,贝基·K·怀特,埃斯特尔威利,布莱恩邱,蒂娜·D·珀纳
中华流行病学杂志[j]; 2009; 31 (2): 444 - 444
南亚侨民中与covid -19相关的错误信息:WhatsApp消息的定性研究
Anjana E Sharma,Kiran斯拉,Kameswari Potharaju,Arnab篡改,Urmimala Sarkar
中华流行病学杂志[j]; 2009; 31 (2): 388 - 388
2022
2019冠状病毒病在美国印第安人和阿拉斯加原住民社区的社交媒体上的消息传递:受众范围和网络行为的专题分析
周上涨,悉尼的白色,安娜Hartner玛利亚,谢伊。利,詹妮弗•沃尔夫,克里斯汀马斯腾空间,劳伦Tingey
JMIR infoepidemiology 2022(11月25日);2 (2): e38441
监测日本和印度尼西亚推特上对COVID-19疫苗副作用的提及:信息流行病学研究
Kiki Ferawati,Kongmeng刘,Aramaki二,祥子Wakamiya
JMIR infoepidemiology 2022(2004年10月);2 (2): e39504
营养与COVID-19信息大流行中营养师与推特用户的信息共享行为:推文内容分析研究
以斯帖夏博诺,Sehl Mellouli,阿尔比Chouikh,Laurie-Jane时装,苏菲Desroches
JMIR infoepidemiology 2022(9月16日);2 (2): e38573
利用数字信息和知识共同创造的信息学术管理解决COVID-19疫苗犹豫问题:来自加纳的案例研究
Anna-Leena Lohiniva,Anastasiya Nurzhynska,Al-hassan Hudi,布丽姬特动物,Costa Aboagye
JMIR infoepidemiology 2022(7月12日);2 (2): e37134
社会倾听促进不同文化人群获得适当的流行病信息:来自芬兰的案例研究
Anna-Leena Lohiniva,卡佳Sibenberg,莎拉Austero,纳塔莉亚Skogberg
JMIR信息流行病学2022(2008年7月);2 (2): e38343
有影响力的参与者在促进推特上分化的COVID-19疫苗话语中的作用:机器学习和归纳编码的混合方法
Loni哈根,阿什利·福克斯,希瑟·奥利里,DeAndre戴森,金伯利•沃克,Cecile A Lengacher,拉奎尔·埃尔南德斯
JMIR infoepidemiology 2022(6月30日);2 (1): e34231
互联网用户接触氟化物信息和虚假信息的心理生理反应:一项随机对照试验方案
Matheus洛托,奥利维亚·桑塔纳·豪尔赫,Tamires smenezes,Ana Maria Ramalho,泰国人Marchini Oliveira,费尔南多Bevilacqua,蒂亚戈Cruvinel
JMIR Res协议2022(6月16日);11 (6): e39133
解决疫苗错误信息的基于网络的公共卫生干预:分析学习者参与和对疫苗接种犹豫的影响的协议
李·鲍威尔,Radwa努尔,尤尼斯Zidoun,Sreelekshmi Kaladhara,哈南·阿尔·苏瓦迪,纳比尔Zary
JMIR Res协议2022(5月30日);11 (5): e38034
围绕COVID-19及其信息大流行的主题:多学科卫生保健信息全民健康论坛上关于COVID-19讨论的定性分析
Rakshith Gangireddy,Stuti Chakraborty,尼尔Pakenham-Walsh,Branavan纳,Prerna Krishan,理查德·麦奎尔,Gladson Vaghela,Abi Sriharan
JMIR infoepidemiology 2022(5月11日);2 (1): e30167
钱妞妞,Junyu刘,Masaya加藤,徐怀钰筱原,Natsuki Matsumura,名叫Tomoki青山,Momoko Nagai-Tanima
JMIR信息流行病学2022(2009年5月);2 (1): e32335
识别COVID-19信息大流行的框架:跨媒体错误信息故事的专题分析
伊桑·穆罕默,伊曼Tahamtan,Yazdan Mansourian,冬青Overton
JMIR infoepidemiology 2022(4月13日);2 (1): e33827