When Science Becomes Embroiled in Conflict: Recognizing the Public’s Need for Debate while Combating Conspiracies and Misinformation
Notice bibliographique
Résumé
Most democracies seek input from scientists to inform policies. This can put scientists in a position of intense scrutiny. Here we focus on situations in which scientific evidence conflicts with people's worldviews, preferences, or vested interests. These conflicts frequently play out through systematic dissemination of disinformation or the spreading of conspiracy theories, which may undermine the public's trust in the work of scientists, muddy the waters of what constitutes truth, and may prevent policy from being informed by the best available evidence. However, there are also instances in which public opposition arises from legitimate value judgments and lived experiences. In this article, we analyze the differences between politically-motivated science denial on the one hand, and justifiable public opposition on the other. We conclude with a set of recommendations on tackling misinformation and understanding the public's lived experiences to preserve legitimate democratic debate of policy.
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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 | 0,045 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,069 |
| Communication savante | 0,037 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».