Interpersonal Trust across Six Asia-Pacific Countries: Testing and Extending the ‘High Trust Society’ and ‘Low Trust Society’ Theory
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Trust is regarded as a necessary component for the smooth running of society, although societal and political modernising processes have been linked to an increase in mistrust, potentially signalling social and economic problems. Fukuyama developed the notion of 'high trust' and 'low trust' societies, as a way of understanding trust within different societies. The purpose of this paper is to empirically test and extend Fukuyama's theory utilising data on interpersonal trust in Taiwan, Hong Kong, South Korea, Japan, Australia and Thailand. This paper focuses on trust in family, neighbours, strangers, foreigners and people with a different religion. METHODS: Cross-sectional surveys were undertaken in 2009-10, with an overall sample of 6331. Analyses of differences in overall levels of trust between countries were undertaken using Chi square analyses. Multivariate binomial logistic regression analysis was undertaken to identify socio-demographic predictors of trust in each country. RESULTS: Our data indicate a tripartite trust model: 'high trust' in Australia and Hong Kong; 'medium trust' in Japan and Taiwan; and 'low trust' in South Korea and Thailand. Trust in family and neighbours were very high across all countries, although trust in people with a different religion, trust in strangers and trust in foreigners varied considerably between countries. The regression models found a consistent group of subpopulations with low trust across the countries: people on low incomes, younger people and people with poor self-rated health. The results were conflicting for gender: females had lower trust in Thailand and Hong Kong, although in Australia, males had lower trust in strangers, whereas females had lower trust in foreigners. CONCLUSION: This paper identifies high, medium and low trust societies, in addition to high and low trusting population subgroups. Our analyses extend the seminal work of Fukuyama, providing both corroboration and refutation for his theory.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».