Pandemic activism in comparative perspective: exploring the roles of populist attitudes, direct online political sources, and misinformation
Notice bibliographique
Résumé
Managing the COVID-19 pandemic required governments to act quickly with little input from legislatures, civil society, and citizens. This crisis created a critical opportunity for populists to fuel distrust in media, government, and science. Using digital media, they and other political leaders can communicate directly with citizens through websites and social media accounts. Furthermore, misinformation on social media circulating during the pandemic created further opportunities to generate support for populist ideas and motivate collective action in reaction to public health measures. This paper examines the roles of populist attitudes, direct online political sources, misinformation, and pandemic activism using a survey conducted in January and February 2023 in Germany, Canada, the UK, the US, and France. We find that perceived exposure to misinformation, self-assessed ability to detect misinformation, and sharing of misinformation positively correlate with populist attitudes and pandemic activism. Sharing misinformation relates to pandemic activism in all five countries and all ideological groups. Consuming direct online sources of information from candidates and parties, such as on websites and social media, is weakly related to populist attitudes but highly correlated with pandemic activism. Specifically, visiting candidates’ or parties’ websites significantly correlates with pandemic activism; this relationship is significant in all countries and ideological groups. Finally, we find a weak relationship between holding populist attitudes and participating in pandemic activism; this relationship is only significant in Canada, France, and Germany. We offer important insights into cross-national differences in pandemic activism. We conclude with a discussion of the implications of misinformation-motivated activism.
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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 | 0,002 |
| 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 ».