The Naturalness Bias Influences Drug and Vaccine Decisions across Cultures
Notice bibliographique
Résumé
Past research with North American participants has demonstrated a naturalness bias in the medical context: people prefer natural drugs to synthetic drugs under a variety of situations. Does such a bias exist in other countries (such as China) where cultural values and practices are quite different from those in the United States? We conducted 3 studies ( N = 1,927) to investigate the naturalness bias with drugs and vaccines across cultures with American, Canadian, and Chinese participants. In studies 1A and 1B, participants chose or rated drugs (natural v. synthetic) for a hypothetical medical issue. The drugs were presented as having identical effectiveness and side effect profiles. Study 2 focused on a different medical context, vaccines, and required participants to rate their likelihood of taking vaccines (made from either more natural or more synthetic ingredients) for a harmful virus. The naturalness bias occurred across cultures in studies 1A and 1B, although it was not significant among Chinese participants in study 1B. In study 2, Chinese participants showed a stronger naturalness bias than Americans did, and safety concerns mediated the effect. Perceived safety accounted for the naturalness bias among Americans and Canadians, but did so only among Chinese in study 2. Overall, the results suggest that the naturalness bias in drug and vaccine decision making occurs across cultures, but Chinese participants may be more sensitive to the medical context. Highlights The naturalness bias — preferring natural to synthetic drugs or vaccines — occurred across cultures (Americans, Canadians, and Chinese). Chinese participants showed a stronger naturalness bias than Americans did when the medical context was focused on vaccination, and safety concerns mediated this effect. The naturalness bias may influence medical decision making across cultures, but Chinese participants may be more sensitive to naturalness in a vaccine context.
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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 | 0,002 | 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».