Analysing the ‘follow the science’ rhetoric of government responses to COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
At the beginning of the COVID-19 pandemic, many leaders claimed that their public health policy decisions were ‘following the science’; however, the literature on evidence-based policy problematises the idea that this is a realistic or desirable form of governance. This article examines why leaders make such claims using Christopher Hood’s (2011) blame avoidance theory. Based on a qualitative content analysis of two national newspapers in each of Australia, Canada and the UK, we gathered and focused on unique moments when leaders claimed to ‘follow the science’ in the first six months of the pandemic. We applied Hood’s theory to identify the types of blame avoidance strategies used for issues such as mass event cancellation, border closures, face masks, and in-person learning. Politicians most commonly used ‘follow the science’ to deflect blame onto processes and people. When leaders’ claims to ‘follow the science’ confuse the public as to who chooses and who should be held accountable for those decisions, this slogan risks undermining trust in science, scientific advisors, and, at its most extreme, representative government. This article addresses a gap in the literature on blame avoidance and the relationship between scientific evidence and public policy by demonstrating how governments’ claims to ‘follow the science’ mitigated blame by abdicating responsibility, thus risking undermining the use of scientific advice in policymaking.
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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 | 0,025 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,032 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».