Qollateral: The Impact of QAnon on Loved Ones and the Potential for P/CVE Programs to Help
Notice bibliographique
Résumé
Since 2017, the conspiracy theory known as QAnon has boomed in popularity and spread across national borders. While QAnon is linked to various violent criminal acts, including the January 6th riots on Capitol Hill in Washington, D.C., there is abundant anecdotal data to suggest QAnon also has destructive relational effects on the loved ones of its adherents. While these Q-believers and their loved ones would benefit from psychosocial support, they either do not seek help or are unable to find the type of support they need. By conducting an original survey of 473 family members and friends of Q-believers, this study adds to a nascent but growing body of research documenting the negative collateral effects of conspiracies on loved ones and their need for professional and psychosocial support. Our findings indicate that younger, immediate family members who live with the Q-person experience the greatest negative impacts from their loved one’s belief in QAnon. While this group expressed the highest level of need and desire to access psychosocial support services, they also reported the most barriers to accessing these services. Among these barriers, many respondents identified a lack of QAnon-informed or -specialized support services. These findings suggest that programs aimed at preventing and countering violent extremism (P/CVE) are uniquely positioned to help Q-believers and their loved-ones, as well as to build capacity among health and social service providers to increase the support available to this population.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».