Trust, ICT and income: their relationships and implications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine the relationship and interactions among trust, information and communication technologies (ICT) and country income levels. Design/methodology/approach This study adopts the standardization method by Osberg and Sharpe (2005) and analyzes the changes in global trends, coefficient of variations, and correlations. The statistical data consist of panel data for 28 countries from 2007 to 2014. Findings Trust in people (TP) and institutional confidence (IC) have different shapes of movement over the period and the change speed of IC has decreased much faster than that of TP. While TP in high income countries is positioned in relatively high ranks, IC of middle income countries tends to be ranked in higher ranks. While the telecommunication infrastructure index (TII) has continuously increased in all countries for the entire period, open service index (OSI) has not increased at the same rate since improving OSI is not easier than TII. As OSI increases, IC may affect an increase to a certain point and then decrease in an inverted U-shape. The result of this relationship emphasizes on the importance of OSI along with TII in building trust, particularly with institutions. Research limitations/implications The examination of the relationship of trust, ICT and income in quantifiable values can contribute to understanding the direction of movement and change speed toward trust building with people and institutions. Practical implications To promote levels of trust, countries should consider different strategies for growing TP and institutions and concentrate on improving ICT-mediated services more than installing ICT facilities. Originality/value Quantifying the interactions of a qualitative concept of trust with ICT facilities, online services, and income levels presents an in-depth analysis of TP and with institutions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle