Denying Anthropogenic Climate Change: Or, How Our Rejection of Objective Reality Gave Intellectual Legitimacy to Fake News
Notice bibliographique
Résumé
The political rise of right‐wing populism in the United States, and elsewhere, has prompted a reexamination of theoretical perspectives that oscillate on an unequivocal rejection of objective reality. Indeed, populist campaigns that have acquired wide currency in the last few years have been ontologically predicated on the idea that there exists different “truths.” The premise of different truths has debunked any notion of an objective reality by rendering even the most reified of “facts” to be the outcome of individual subjectivities and ideological subscriptions. Donald Trump’s appeal to “fake news,” for instance, captures the implications that emerge when certain material “facts” become delegitimated in the public arena. The obfuscation of material facts through its entanglements in political discourse raises a timely question concerning theoretical resistance: How can objective reality retain its conceptual and analytical ideations without succumbing to the dangers that objective science historically created for socially marginalized subjects? Contextualizing the denial of anthropogenic climate change as an illustrative case, I answer this question by developing theoretical insights from critical realism and the notion of feminist objectivity. These insights accept the socially constructed nature of an objective reality but refute the idea of value‐free knowledge—that is, it disavows the claim that all representations of knowledge are equally valid and equally valuable.
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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 | 0,014 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,071 |
| Communication savante | 0,016 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| 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 ».