Notice bibliographique
Résumé
Motivated reasoning (MR) refers to the influence wishes, desires, and preferences have on individuals’ cognitive processes including assessing, constructing, and evaluating. Research on MR indicates that individuals have the tendency to accept favorable information and be dismissive or critical of threatening information. Such tendency influences the choice of newspapers and other media sources they consume and the content within these sources they read. MR is found to impact partisan affiliations and to lead to attitude polarization inequality, enhanced discrimination and injustice. Certain discussions linked to disabled people lend themselves to MR such as the origin of disablement (the body, the environment, or both) and whether the characteristic that makes one being classified as a disabled person is a deviation or a variation (see discussions around Deaf culture and neurodiversity). MR enables a polarization between the different views evident. Nearly all aspects and impacts of MR influence the living situation of disabled people. As such the purpose of our study was to investigate how the academic literature around MR engaged with disabled people. Using SCOPUS and the 70 databases of EBSCO ALL we found only two academic articles that directly covered MR in relation to disabled people. We use the issue of evidence generation in academic literature and newspapers as one example for discussing the impact of MR on disabled people. We suggest some actions that should be taken in relation to MR and disabled people.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».