Of Pathogens and Party Lines: Social Conservatism Positively Associates with COVID-19 Precautions among U.S. Democrats but not Republicans
Notice bibliographique
Résumé
Consistent with a threat-bias model of ideological differences, social liberals have been shown to be less pathogen-avoidant than tradition-valuing social conservatives. However, particularly when pathogen threat occurs at a societal level, additional factors may influence individual responses. In the current pandemic, the more socially conservative U.S. political party has consistently downplayed the dangers of COVID-19. This creates a natural experiment, allowing examination of the contributions of multiple factors to disease avoidance. We investigated the relationship between social conservatism and COVID-19 precautionary behavior in light of the partisan landscape, exploring whether consumption of, and attitudes toward, different sources of information, as well as differential evaluation of various threats caused by the pandemic—such as direct health costs versus indirect harms to the economy and individual liberties—shape political differences in responses to the pandemic in ways that mask the contributions of social conservatism. In two studies, socially conservative attitudes correlate with self-reported COVID-19 prophylactic behaviors, but only among Democrats. Reflecting larger societal divisions, among Republicans and Independents, the positive relationship between social conservatism and COVID-19 precautions is jointly suppressed by lower trust in scientists, lower trust in liberal and moderate sources, lesser consumption of liberal news media, and greater economic conservatism.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,006 | 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 ».