Notice bibliographique
Résumé
This netnographic study investigates how and why people engage with citizen science initiatives and share insights from them in the context of the COVID-19 pandemic. Specifically, this research focuses on biohacking, a form of citizen science in which individuals conduct innovative but controversial self-experiments. In a context of ideological, behavioral, and emotional tensions, biohackers seek to do what they consider to be “the right thing” for themselves and others. Some biohackers believed that governmental “solutions” for the pandemic were not “correct” or “the best” and shared scientifically unproven protocols to develop, for example, homemade vaccines. However, in many cases, biohackers may unintentionally create harm while intending to do good by sharing such “solutions.” In this vein, this research shows that sharing is not always caring, as biohacking related to COVID-19 exemplifies. Although sharing is a form of prosocial behavior, it has different motivations that may invert its epistemic prosocial orientation to an antisocial one. This orientation results in new challenges, as well as strengthening old challenges, for policy makers facing public crises, such as pandemics. The prescriptions for policy makers offered in this article aim to help reduce such an impact on governmental efforts to tackle collective crises.
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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 | 0,025 | 0,287 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».