The public opinion climate for gene technologies in Canada and the United States: competing voices, contrasting frames
Notice bibliographique
Résumé
This exploratory study of Canadian and US public opinion about gene technologies is based primarily on survey data collected by the Government of Canada, with media data from a widely available commercial database (LexisNexis) used in an illustrative case study of the apparent resonance between the climate of opinion and media frames in different regions of the two countries. The study uses regression modeling, factor analysis and cluster analysis to characterize the structure of the opinion data, concluding that observed opinion differences might be understood in terms of the greater number of individuals in the United States who belong to an identifiable opinion group that believes these technologies are benign and must be developed (termed, for convenience, “true believers”), as well as a somewhat greater number in Canada who belong to a group believing that ordinary people should be able to decide based on ethical considerations (“ethical populists”). However, the most common group in each country is made up of people who believe risks or costs and benefits should be weighed in developing policy, and that this should be done by experts (“utilitarians”). This group and two other cluster groups identified in the analysis (“moral authoritarians” and “democratic pragmatists”) exist in roughly equivalent proportions in both countries, with some regional variation evident within each. While these observations represent descriptive findings only, they nevertheless underscore the complexity of the opinion climate and problematize the development of consensus policy. Preliminary analysis of news coverage of selected gene technologies revealed both similarities and differences in patterns of news discourse between Canada and the US. A sample of stem cell coverage for February 2004, following the American Association for the Advancement of Science meeting in Seattle (during which the announcement of new Korean research on human cloning was made), was used as a case study for a pilot media analysis.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».