What We Think Others Think and Do About Climate Change: A Multicountry Test of Pluralistic Ignorance and Public-Consensus Messaging
Notice bibliographique
Résumé
Most people believe in human-caused climate change, yet this public consensus can be collectively underestimated ( pluralistic ignorance ). Across two studies using primary data ( n = 3,653 adult participants; 11 countries) and secondary data ( n s = 60,230 and 22,496 adult participants; 55 countries), we tested (a) the generalizability of pluralistic ignorance about climate-change beliefs, (b) the effects of a public-consensus intervention on climate action, and (c) the possibility that cultural tightness-looseness might serve as a country-level predictor of pluralistic ignorance. In Study 1, people across 11 countries underestimated the prevalence of proclimate views by at least 7.5% in Indonesia (90% credible interval, or CrI = [5.0, 10.1]), and up to 20.8% in Brazil (90% CrI = [18.2, 23.4]. Providing information about the actual public consensus on climate change was largely ineffective, except for a slight increase in willingness to express one’s proclimate opinion, δ = 0.05 (90% CrI = [−0.02, 0.11]). In Study 2, pluralistic ignorance about willingness to contribute financially to fight climate change was slightly more pronounced in looser than tighter cultures, highlighting the particular need for pluralistic-ignorance research in these countries.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».