Accordance and conflict between religious and scientific precautions against COVID-19 in 27 societies
Notice bibliographique
Résumé
Meaning-making systems underlie perceptions of the efficacy of threat-mitigating behaviors. Religion and science both offer threat mitigation, yet these meaning-making systems are often considered incompatible. Do such epistemological conflicts swamp the desire to employ diverse precautions against threats? Or do individuals—particularly individuals who are highly reactive to threats—hedge their bets by using multiple threat-mitigating practices despite their potential epistemological incompatibility? Complicating this question, perceptions of conflict between religion and science likely vary across cultures; likewise, pragmatic features of precautions prescribed by some religions make them incompatible with some scientifically-based precautions. The COVID-19 pandemic elicited diverse precautions thus providing an opportunity to investigate these questions. Across 27 societies from five continents (N = 7,844), in the majority of countries, individuals’ practice of religious precautions such as prayer correlates positively with their use of scientifically-based precautions. Prior work indicates that greater adherence to tradition likely reflects greater reactivity to threats. Unsurprisingly given associations between many traditions and religion, valuing tradition is predictive of employing religious precautions. However, consonant with its association with threat reactivity, we also find that traditionalism predicts adherence to public health precautions—a pattern that underscores threat-avoidant individuals’ apparent tolerance for epistemological conflict in pursuit of safety.
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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 | 0,011 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».