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Enregistrement W4285091086 · doi:10.1073/pnas.2120755119

Why are people antiscience, and what can we do about it?

2022· article· en· W4285091086 sur OpenAlex
Aviva Philipp‐Muller, Spike W. S. Lee, Richard E. Petty

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersuasionCredibilityIdentity (music)DenialSocial psychologyScientific evidencePublic opinionPoliticsPsychologyHealth communicationEpistemologySociologyPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From vaccination refusal to climate change denial, antiscience views are threatening humanity. When different individuals are provided with the same piece of scientific evidence, why do some accept whereas others dismiss it? Building on various emerging data and models that have explored the psychology of being antiscience, we specify four core bases of key principles driving antiscience attitudes. These principles are grounded in decades of research on attitudes, persuasion, social influence, social identity, and information processing. They apply across diverse domains of antiscience phenomena. Specifically, antiscience attitudes are more likely to emerge when a scientific message comes from sources perceived as lacking credibility; when the recipients embrace the social membership or identity of groups with antiscience attitudes; when the scientific message itself contradicts what recipients consider true, favorable, valuable, or moral; or when there is a mismatch between the delivery of the scientific message and the epistemic style of the recipient. Politics triggers or amplifies many principles across all four bases, making it a particularly potent force in antiscience attitudes. Guided by the key principles, we describe evidence-based counteractive strategies for increasing public acceptance of science.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle