Does partisan media make a pawn of mistrust? Institutional trust and preventive COVID‐19 health behaviors in a polarized pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In a rapidly developing crisis such as the COVID‐19 pandemic, people are often faced with contradictory or changing information and must determine what sources to trust. Across five time points ( N = 5902) we examine how trust in various sources predicts COVID‐19 health behaviors. Trust in experts and national news predicted more engagement with most health behaviors from April 2020 to March 2022 and trust in Fox news, which often positioned itself as counter to the mainstream on COVID‐19, predicted less engagement. However, we also examined a particular public health behavior (masking) before and after the CDC announcement recommending masks on 3 April 2020 (which reversed earlier expert advice discouraging masks for the general public). Prior to the announcement, trust in experts predicted less mask‐wearing while trust in Fox News predicted more . These relationships disappeared in the next 4 days following the announcement and reversed in the 2 years that follow, and emerged for vaccination in the later time points. We also examine how the media trusted by Democrats and Republicans predicts trust in experts and in turn health behaviors. Broadly we consider how the increasingly fragmented epistemic environment has implications for polarization on matters of public health.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».