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Enregistrement W7112072155

CHIP50 Report #115: American Attitudes Toward Government Interventions in Science

2025· preprint· W7112072155 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOSF Preprints (OSF Preprints) · 2025
Typepreprint
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Agency (philosophy)Psychological interventionInvestment (military)Administration (probate law)Quarter (Canadian coin)Public health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Americans who disapprove of the administration’s science-related policies outnumber those who approve by more than two to one. On average, 48% disapprove or strongly disapprove of recent government actions in that space, while only 21% approve or strongly approve. • The most negatively viewed actions are the pause in public health information dissemination (51% disapproval) and the firing of National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) employees (50% disapproval). • Approval levels for individual actions are low; only the dismantling of the U.S. Agency for International Development (USAID) (29%) and the layoffs at the Centers for Disease Control and Prevention (CDC) (27%) received more than 25% approval. • Average approval of science-related government actions is highest among Republicans (42%), men (28%), graduate degree holders (30%), and high-income respondents (31%). Disapproval is strongest among Democrats (74%), African Americans (56%), women (53%), and those aged 65 and older (55%). • A majority of Americans support greater government investment in research: 57% favor increased medical research funding and 42% support increased scientific research funding. Relatively few want funding cuts: only 10% for medical research and 16% for science. • Even among Republicans, nearly half (48%) favor more medical research funding, though only 31% support increases in science research funding. A quarter of Republicans support cuts for scientific research and 15% for medical research. • While support for research remains strong, the proportion of Americans reporting high trust in scientists declined from 58% in 2020 to 36% in 2025, with sharper drops among Republicans (from 54% to 26%) than among Democrats (from 67% to 50%). • Despite declines in public confidence, scientists and doctors remain more trusted than most institutions, including Congress, the Supreme Court, and the news media.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,006

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.

Tête enseignante Opus0,238
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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