Vulnerability and Social Justice as Factors in Emergent U.S. Nanotechnology Risk Perceptions
Notice bibliographique
Résumé
As an emerging domain of risk research, nanotechnologies engender novel research questions, including how new technologies are encountered given different framing and contextual detail. Using data from a recent U.S. national survey of perceived risks (N= 1,100), risk versus benefit framings and the specific social positions from which people encounter or perceive new technologies are explored. Results indicate that vulnerability and attitudes toward environmental justice significantly influenced risk perceptions of nanotechnology as a broad class, while controlling for demographic and affective factors. Comparative analyses of different examples of nanotechnology applications demonstrated heightened ambivalence across acceptability when risk versus benefit information was provided with application descriptions (described in short vignettes as compared to the general category "nanotechnology," absent of risk or benefit information). The acceptability of these nano-specific vignettes varied significantly in only some cases given indexes of vulnerability and attitudes toward environmental justice. However, experimental narrative analyses, using longer, more comprehensive descriptive passages, show how assessments of risks and benefits are tied to the systematically manipulated psychometric qualities of the application (its invasiveness and controllability), risk messaging from scientists, and the social implications of the technology with regard to justice. The article concludes with discussion of these findings for risk perception research and public policy related to nanotechnology and possibly other emerging technologies.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».