Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the introduction of this book, we outlined a framework of solutions to counter denialism, built around: (1) resonant reframing, (2) source cues, (3) identification, and (4) visualization. Beyond rhetorical content, the delivery of these messages—where and how they are conveyed—plays a crucial role. Thus, we consider which 5) comprehensive discursive, relational, and material interventions could be most effective in addressing different forms of science denialism. To illustrate these approaches, we revisit the case of Xylella fastidiosa, a bacterium that has devastated olive groves in Southern Italy since the early 2010s, causing severe economic harm and deepening social divisions, especially within the local community. By reconstructing the arguments of those who questioned scientific findings and recommendations—including politicians, intellectuals, local leaders, farmers, and judicial authorities—we reveal how the three levels of denialism interacted with the discursive, relational, and material dimensions of the crisis. This not only obscured the public’s understanding of Xylella fastidiosa but also delayed the implementation of timely solutions. We also assess how science-based interventions were proposed by experts, analysing why some succeeded while others faltered. Ultimately, this chapter offers a clear, theoretically grounded template for countering science denialism and mitigating its effects.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,232 | 0,104 |
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 ».