An investigation into the impact of science communication and cognitive strain on attitudes towards climate change
Notice bibliographique
Résumé
One of the most dramatic examples of the negative consequence of poor scientific communication is the issue of climate change, contributing to widespread mistrust and misunderstanding of how scientists do their work (Somerville & Hassol, 2011). Several studies have attempted to determine why there is such a discrepancy between the science community and people’s opinion of climate change. One such study measured participants’ skepticism about climate change before and after reading two newspaper editorials making opposing claims about the reality and seriousness of climate change. Results show significantly more skepticism about climate change after reading the editorial contradicting climate science (Corner, Whitmarsh, & Xenias 2012). Though science communication is a factor in individuals’ opinion of climate change, another study from the University of Maine found participants subjected to cognitive strain report more conservative political and social attitudes than the control group (Eidelman, Crandall, Goodman, & Blanchar, 2012). In the present study, we have combined these methods into one investigation to analyze the interaction between cognitive strain, the manner in which science information is presented, and attitudes toward climate change. Data were collected using in-person interviews. Political ideology was measured using the New Ecological Paradigm Scale (NEP, “a measure of endorsement of a “pro-ecological world view” (New Ecological Paradigm Scale, 2012)) and the Social and Economic Conservatism Scale (SECs) (Everett, 2013). Participants were randomly assigned to read one of three editorials, conveying positive, negative, or neutral perspectives on climate change, and the Stroop Test was administered to induce cognitive load in the experimental group. Finally, the Climate Change Skepticism scale (CCSs) was used to determine a participant’s attitudes toward climate change. Data were analyzed using the statistical analysis package, SPSS, to compare climate change attitudes between groups. We expected mentally taxed participants and those given the negative editorial to demonstrate significantly more skeptical views of climate change compared to participants not subjected to cognitive strain and those receiving neutral or positive editorials. Results from the present study show no effect of science communication or cognitive strain on attitudes toward climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».