Framing COVID-19 Preprint Research as Uncertain: A Mixed-Method Study of Public Reactions
Notice bibliographique
Résumé
During the COVID-19 pandemic, journalists were encouraged to convey uncertainty surrounding preliminary scientific evidence, including mentioning when research is unpublished or unverified by peer review. To understand how public audiences interpret this information, we conducted a mixed method study with U.S. adults. Participants read a news article about preprint COVID-19 vaccine research in early April 2021, just as the vaccine was becoming widely available to the U.S. public. We modified the article to test two ways of conveying uncertainty (hedging of scientific claims and mention of preprint status) in a 2 × 2 between-participants factorial design. To complement this, we collected open-ended data to assess participants' understanding of the concept of a scientific preprint. In all, participants who read hedged (vs. unhedged) versions of the article reported less favorable vaccine attitudes and intentions and found the scientists and news reporting less trustworthy. These effects were moderated by participants' epistemic beliefs and their preference for information about scientific uncertainty. However, there was no impact of describing the study as a preprint, and participants' qualitative responses indicated a limited understanding of the concept. We discuss implications of these findings for communicating initial scientific evidence to the public and we outline important next steps for research and theory-building.
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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 | 0,080 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».