Trust in Climate Scientists and Political Identity: A 26-Country Secondary Data Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Preprint: https://doi.org/10.31219/osf.io/dvczr The current research aims to examine the political antecedents of trust in climate scientists in a large, multi-country sample. We do so by analyzing secondary data from Većkalov, Geiger et al. (2023), collected across a 27-country convenience sample spanning six continents. We hypothesize that political identity and trust in climate scientists are related linearly. We expect that left-leaning individuals trust climate scientists more than right-leaning individuals. However, in English-speaking countries (the U.S., Canada, Australia, and the UK), political cultures seem to have evolved in a way that prompts citizens to appraise climate scientists through the lens of their political identities (Czarnek et al., 2020; Funk et al., 2020; Hornsey et al., 2018; Rutjens et al., 2022; Smith & Mayer, 2019). Consequently, we anticipate that this association will be most pronounced in these countries. We will also test the moderation effect of education on the predictive power of political identity on trust in climate scientists. Finally, we control for the effects of age, gender, education, and GDP per capita, which, as indicated by prior research, seems to contribute to variations in trust in climate scientists.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,005 |
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 ».