Fore! Does forewarning inoculate people against the false balance effect?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background & Aims We examined the effect of falsely balanced messages on perceptions of expert consensus about non‐verbal lie detection and whether forewarning inoculates people against the fake debate strategy. Materials & Methods Participants ( N = 307) read a media report that revealed high consensus among experts (nearly 90%) that non‐verbal cues are unreliable indicators of deception and were randomly exposed to (1) no comments from experts, (2) balanced comments (three comments from each expert on opposing sides), (3) evidentiary balanced comments (five comments from a deception detection expert and one comment from a contrarian expert), (4) balanced comments along with a forewarning about the ‘fake debate’ strategy, or (5) evidentiary balanced comments along with a forewarning about the ‘fake debate’ strategy. Results Results showed that participants intuitively believe that non‐verbal cues are reliable indicators of deceit. Although participants were made aware that the consensus from scientists is that non‐verbal lie detection is futile, the inclusion of balanced comments alongside the data still decreased perceived scientific consensus. Balanced comments also reduced people's policy support in favour of scientific consensus, and forewarning had minimal effect. Discussion We discuss the implications of our findings for efforts to mitigate the fake debate strategy.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».