Bridging the Cognitive/Collective and Supply/Demand Divides in Conspiracy Theory Research
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objectives Despite the fast growth of the social scientific literature on conspiracy theories, fragmentation rather than dialogue is the norm across disciplines. One such division is between the individual/cognitive versus sociopolitical dimensions of conspiracy beliefs, which are often studied in isolation. This article aims to contribute to bridging the gap. Methods We carry out a selective review of the post‐2010 literature that approaches conspiracy theories from (social) psychological and political sociological perspectives to highlight and compare their main inquiries and findings. Results The examination finds that the psychological scholarship, which deals with individual and group‐based variables, is more attuned to studying the public “demand” for conspiracy theories. By contrast, research on conspiracy theories in collective phenomena such as populism and social movements is more inclined to elucidate the “supply” side of the equation. Conclusions In addition to the quantitative‐qualitative rift already identified in the literature, conspiracy theory scholarship is also shaped by the divides that pertain to the level of analysis and the supply and demand sides of the conspiracy “market” dynamics. The article argues for a closer dialogue between micro (individual), meso (interpersonal), and macro (national/global) levels of analysis to integrate the demand and supply factors nourishing conspiracy narratives.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,019 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,045 |
| Communication savante | 0,010 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».