Building institutional trust through e‐government trustworthiness cues
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Most theory and empirical research on the impact of e‐government on citizens' trust in government remains at the macro‐level and misses out on the complexities of the interaction between e‐services and citizens' trust in government. The purpose of this paper is to provide a deeper understanding of this complexity. Design/methodology/approach The research strategy is a comparative case study of two e‐services in Chile: a tax administration and an e‐procurement system. Data were collected from a variety of users (citizens and business owners) and public sector employees in the Araucania Region in Chile. Findings Within e‐services, the most easily perceived and influential trustworthiness cues are those outcomes that directly impact the citizen. These cues shape citizens' resultant interpretations of and trust in the public sector agency. Furthermore, the direction of this influence is mediated by individuals' particular circumstances and value positions. Key to understanding the process of building and destroying trust is the identification of the value conflicts that can emerge from e‐service implementations and how they align with citizens' values. Research limitations/implications The research conclusions are potentially an artefact of the financial nature of the e‐service transactions and the cultural uniqueness of Chileans. Originality/value The paper presents an original integrated conception of trust and institutional trust as well as a comparative analysis of citizens' perceptions and interpretations of “successful” e‐services.
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 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 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».