Notice bibliographique
Résumé
In this paper I develop a genealogical approach for investigating and evaluating conspiracy theories. I argue that conspiracy theories with an epistemically problematic genealogy are (in virtue of that fact) epistemically undermined. I propose that a plausible type of candidate for such conspiracy theories involves what I call ‘second-order conspiracies’ (i.e. conspiracies that aim to create conspiracy theories). Then, I identify two examples involving such conspiracies: the antivaccination industry and the industry behind climate change denialism. After fleshing out the mechanisms by which these industries systematically create and disseminate specific types of conspiracy theories, I examine the implications of my proposal concerning the particularism/generalism debate and I consider the possibility of what I call local generalism. Finally, I tackle three objections. It could be objected that a problematic genealogy for T merely creates what Dentith (Citation2022) calls ‘type-1’ (or ‘weak’) suspicion for T. I also consider a challenge according to which the genealogical method is meta-undermined, as well as an objection from epistemic laundering.
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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 | 0,021 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,039 |
| Communication savante | 0,008 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».