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Enregistrement W2166265289 · doi:10.1111/psj.12073

Public Perceptions of Expert Credibility on Policy Issues: The Role of Expert Framing and Political Worldviews

2014· article· en· W2166265289 sur OpenAlexfundno aff
Érick Lachapelle, Éric Montpetit, Jean‐Philippe Gauvin

Notice bibliographique

RevuePolicy Studies Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCredibilityFraming (construction)PerceptionPoliticsPublic relationsPolitical sciencePublic opinionFraming effectCognitive dissonanceSocial psychologySociologyPsychologyHealth communicationLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How do individuals assess the credibility of experts in various policy domains? Under what conditions does the public interpret particular scientific knowledge claims as being trustworthy and credible? Using data collected from an online survey experiment, administered to 1,507 adult residents of Quebec, this paper seeks answers to these questions. Specifically, we examine variation in the way members of the public perceive the credibility of scientific experts in the areas of climate change, shale gas extraction, cell phones, and wind farms. Our results contribute to the existing literatures on public perceptions of policy experts, framing, and cultural theory. We find that individuals evaluate expert credibility based on the way in which experts frame issues, and on the congruity/dissonance between these expert communication frames and one's underlying worldview. However, we also identify limits to these framing effects. Our findings shed light on the interaction of framing and political worldviews in shaping public perceptions of expert credibility in various policymaking contexts.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,495
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,041 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations152
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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