Does deliberation decrease belief in conspiracies?
Notice bibliographique
Résumé
What are the underlying cognitive mechanisms that support belief in conspiracies? Common dual-process perspectives suggest that deliberation helps people make more accurate decisions and decreases belief in conspiracy theories that have been proven wrong (therefore, bringing people closer to objective accuracy). However, evidence for this stance is i) mostly correlational and ii) existing causal evidence might be influenced by experimental demand effects and/or a lack of suitable control conditions. Furthermore, recent work has found that analytic thinking tends to increase the coherence between prior beliefs and new information, which may not always lead to accurate conclusions. In two studies (Study 1: N = 1028; Study 2: N = 1000), participants were asked to evaluate the strength of conspiracist (or non-conspiracist) explanations of events. In the first study, which used well-known conspiracy theories, deliberation had no effect. In the second study, which used relatively unknown conspiracy theories, we found that experimentally manipulating deliberation did increase belief accuracy - but only among people with a strong ‘anti-conspiracy’ or strong ‘pro-conspiracy’ mindset from the outset, and not among those with an intermediate conspiracist mindset. Although these results generally support the idea that encouraging people to deliberate can help to counter the growth of novel conspiracy theories, they also indicate that the effect of deliberation on conspiracist beliefs is more complicated than previously thought.
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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 | 0,002 | 0,019 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».