Investigation of the relationship between the levels of public trust and corruption: A topological model and statistical methods
Notice bibliographique
Résumé
The article analyzes the concepts of "trust" and "corruption of society" and explores the interdependence between them using the international indexes Edelman Trust Barometer (ETB) and Corruption Perceptions Index (CPI). The research methods are: 1) the topological model proposed by the authors, based on the averaged values of these indices; 2) correlation and regression analysis; 3) interval method (studying the dependence on the selected intervals of the averaged values of ETB and CPI). The topological model uses data on the values of these indices for 28 countries and was developed in two versions for the time periods (2011–2021) and (2013–2019). In both cases, the model gives a similar picture of the points placement on the coordinate plane, which indicates the stability of the results. A comparison of empirical data over the time periods revealed countries with a relatively stable ratio of ETB and CPI indices (Germany, Indonesia, Canada, Colombia, France) and countries where this ratio is noticeably changing (Australia, Argentina, Brazil, Hong Kong, Italy, the Netherlands). The analysis of the topological model was carried out and zones of low, medium and high levels of corruption were identified. Zones are characterized by a specific type of relationship between ETB and CPI indices. The general type of dependence of the level of trust on corruption in the form of a horizontal S-shaped curve is approximately determined. Regression analysis using time series data for 28 countries was performed. Statistically significant linear regression equations (reflecting the relationship between the considered economic categories) were obtained for some countries (the Netherland, Sweden and Japan). The conclusion about the significant nonlinearity of the studied relationship is made. This is evidenced by both the visual analysis of the topological model and the results of regression analysis conducted for the selected intervals of change values of the ETB and CPI indexes.
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 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 | 0,003 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».