Methodological Challenges in Studying Trust in Natural Resources Management
Notice bibliographique
Résumé
Trust has been identified as a central characteristic of successful natural resource management (NRM), particularly in the context of implementing participatory approaches to stakeholder engagement. Trust is, however, a multi-dimensional and multi-level concept that is known to evolve recursively through time, challenging efforts to empirically measure its impact on collaboration in different NRM settings. In this communication we identify some of the challenges associated with conceptualizing and operationalizing trust in NRM field research, and pay particular attention to the inter-relationships between the concepts of trust, perceived risk and control due to their multi-dimensional and interacting roles in inter-organizational collaboration. The challenge of studying trust begins with its conceptualization, which impacts the terminology being used, thereby affecting the subsequent operationalization of trust in survey and interview measures, and the interpretation of these measures by engaged stakeholders. Building from this understanding, we highlight some of the key methodological considerations, including how trust is being conceptualized and how the associated measures are being developed, deployed, and validated in order to facilitate cross-context and cross-level comparisons. Until these key methodological issues are overcome, the nuanced roles of trust in NRM will remain unclear.
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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 | 0,211 | 0,378 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,018 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».