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Enregistrement W4296919501 · doi:10.47925/78.2.153

Facts are Meaningless Unless You Care: Media Literacy Education on Conspiracy Theories

2022· article· en· W4296919501 sur OpenAlexaff
Yuya Takeda

Notice bibliographique

RevuePhilosophy of education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkepticismEpistemologyAntithesisTemptationArgument (complex analysis)DisinformationVerisimilitudeAssertionObjectivity (philosophy)SociologyPhilosophyPsychologyLawSocial psychologyPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this paper is to propose an antithesis to the overreliance on scientific facts and objectivity to counter mis-and disinformation in media literacy education.As an antithesis, my negative argument will not be sufficient to provide a solution by itself.However, through this, I hope to re-examine the role of literacy-participation in meaning-making-in this anomic time and prepare a ground for the synthesis.Although some may find the title a bit controversial, the main argument I would like to put forward in this paper is a simple one: facts that are separated from values are in themselves meaningless.For those who are familiar with the critique of facts-values dichotomy, this statement may even sound banal.However, in the supposedly "post-truth" world, temptation to re-stabilize the ground of facts is palpable.I say "supposedly" because the genre of texts associated with the phenomenon of post-truth like fake news and conspiracy theories are not new, but those issues are foregrounded in public discourses today and such foregrounding makes their presence more vividly felt.For instance, Mordechai Gordon proposed three virtues that he believes should be emphasized more in education to counter the post-truth condition, which include: (1) respect for evidence, (2) cautious skepticism, and (3) pragmatic openness.1 Respect for evidence is straightforwardly about looking at evidence and listening to experts' judgements.Cautious skepticism, according to Gordon, refers to "the ability to ask good questions, to not take ideas for granted even if they sound plausible, and to listen carefully to people who disagree with you so as to avoid the danger of confirmation bias," and pragmatic openness is "the willingness to modify our views when the evidence suggests that change is warranted."2 These three virtues, Gordon says, "are indispensable tools for citizens in democratic societies that need to be able to continuously differentiate between truths on the one hand and misinformation on the other." 3 While I resonate with Gordon's sense of urgency, I am concerned that these three virtues, all of which

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0050,053
Communication savante0,0090,016
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0040,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,307 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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