COVID-19 & Anti-Mask Movement: How Jingoism is Bringing the United States Down
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to provide insight into the anti-mask phenomenon that has been occurring throughout the world. Widely broadcasted through different forms of media, these anti-mask movements are a growing concern to the scientific community, as such exposure will only deter the progress towards ending the pandemic. In order to understand the psychological motivations behind the anti-mask sentiment, the present studies 29 videos, over 120 minutes of content covering anti-mask protests in Canada, Europe, and the United States. I also used East Asia as a control variable, as I reviewed 5 videos, around 35 minutes of footage to understand the psychology that makes East Asia more receptive towards mask use. By implementing a qualitative research design, I looked for key language themes (interviews, chants, signs) in order to apply thematic analysis to connect their negative sentiments that are associated with confirmation bias and motivated reasoning. Findings regarding confirmation bias and motivated reasoning have been linked to concerns regarding personal rights and distrust with the government, media, and science communities. In particular, the United States has an issue regarding national pride in connection to individuals’ personal rights. The goal is to give insight into ways the United States can improve mask adherence for future potential pandemics.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».