Anti-Intellectualism, Populism, and Motivated Resistance to Expert Consensus
Notice bibliographique
Résumé
Scholars have maintained that public attitudes often diverge from expert consensus due to ideology-driven motivated reasoning. However, this is not a sufficient explanation on less salient and politically-charged questions. I argue that more attention needs to be given to anti-intellectualism – the generalized mistrust of intellectuals and experts. I make three main contributions using the General Social Survey and a survey of 3,600 Americans on Amazon Mechanical Turk. First, I provide evidence of a strong association between anti-intellectualism and opposition to scientific positions on climate change, nuclear power, GMOs, and water fluoridation, particularly for respondents with higher levels of political interest. Second, I conduct a survey experiment to show that anti-intellectualism moderates the acceptance expert consensus cues such that respondents with high levels of anti-intellectualism actually increase their opposition to these positions in response. Third, I connect anti-intellectualism to populism – a worldview that sees political conflict as primarily between ordinary citizens and a privileged societal elite. I show that exposure to randomly assigned populist rhetoric – even that which does not pertain to experts directly – primes anti-intellectual predispositions among respondents in the processing of expert consensus cues. These findings suggest that rising anti-elite rhetoric may make anti-intellectual sentiment more salient in information processing.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».