Trust in scientific information mediates associations between conservatism and coronavirus responses in the U.S., but few other nations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract U.S.-based research suggests conservatism is linked with less concern about contracting coronavirus and less preventative behaviors to avoid infection. Here, we investigate whether these tendencies are partly attributable to distrust in scientific information, and evaluate whether they generalize outside the U.S., using public data and recruited representative samples across three studies (Ntotal = 34,710). In Studies 1 and 2, we examine these relationships in the U.S., yielding converging evidence for a sequential indirect effect of conservatism on compliance through scientific (dis)trust and infection concern. In Study 3, we compare these relationships across 19 distinct countries. Although the relationships between trust in scientific information about the coronavirus, concern about coronavirus infection, and compliance are consistent cross-nationally, the relationships between conservatism and trust in scientific information are not. These relationships are strongest in North America. Consequently, the indirect effects observed in Studies 1–2 only replicate in North America (the U.S. and Canada) and in Indonesia. Study 3 also found parallel direct and indirect effects on support for lockdown restrictions. These associations suggest not only that relationships between conservatism and compliance are not universal, but localized to particular countries where conservatism is more strongly related to trust in scientific information about the coronavirus pandemic.
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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 | 0,003 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».