Motivated Reasoning and Risk Governance: What Risk Scholars and Practitioners Need to Know
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Empirical research in psychology and political science shows that individuals collect, process, and interpret information in a goal-driven fashion. Several theorists have argued that rather than striving for accuracy in their conclusions, individuals are motivated to arrive at conclusions that align with their previous beliefs, values, or identity commitments. The literature refers to this phenomenon broadly as ‘motivated reasoning’. In the context of risk governance, motivated reasoning can help to explain why people vary in their risk perceptions, evaluations, and preferences about risk management. But our current understanding of the phenomenon is incomplete, including the degree to which motivated reasoning should be considered rational and reasonable. Further, the research on motivated reasoning is largely unknown among risk practitioners. This chapter identifies key theoretical models of motivated reasoning, discusses the conceptual differences between them, and explores the implications of motivated reasoning for risk governance. Motivated reasoning is often labeled as ‘irrational’ and thus seen to prevent effective decision-making about risk, but this chapter challenges this assessment. The chapter concludes by identifying theoretical and empirical implications for researchers studying motivated reasoning and risk, as well as practical implications for policymakers and regulators involved in risk governance.
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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 | 0,010 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,022 |
| Communication savante | 0,015 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».