Focusing on fake news’ contents: The association between ingroup identification, perceived outgroup threat, analytical‐intuitive thinking and detecting fake news
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study aims to reveal the fake news content in the context of the social identity approach and to examine the mediating role of perceived outgroup on the association between ingroup identification and detecting fake news blaming ingroup, outgroup, or fictional groups. Study 1 found that fake news could be gathered under six themes: contacted‐outgroup blaming, represented‐outgroup blaming, outgroup derogation, outgroup appreciation, ingroup glorification, and phantom‐mastermind blaming. In preregistered Study 2 with representative non‐weird participants (N = 216), we examined the mediating role of perceived outgroup threat on the association between ingroup identification and detecting fake news revealed in Study 1. Perceived outgroup threat was only mediating for detecting outgroup‐blaming fake news when intuitive and analytical thinking styles were controlled. Detecting ingroup‐blaming fake news was associated with ingroup identification. Analytical thinking predicted only detecting phantom‐mastermind‐blaming fake news. Findings demonstrated that the contents of fake news play a vital role in detecting them, and variables pointing to content (i.e., ingroup identification for ingroup‐blaming fake news, and perceived outgroup threat for outgroup‐blaming fake news) are predictive for detecting fake news.
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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 | 0,003 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».