The Effects of (De)Legitimation on Citizens’ Legitimacy Beliefs about Global Governance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This chapter examines the potential effects of (de)legitimation on citizens’ legitimacy beliefs about global governance institutions (GGIs) through original survey experiments among the general public in ten countries worldwide: Australia, Canada, Colombia, Egypt, France, Hungary, Indonesia, Kenya, Turkey, and South Korea. Building on cueing theory, several hypotheses about the expected effects of (de)legitimation by different agents are tested. Survey respondents are exposed to different treatments of (de)legitimation by foreign ministries, citizen protests, and GGIs themselves. Focusing on the United Nations, the World Bank, and the WHO, the chapter finds that the delegitimation of GGIs by governments and citizen protests has some limited effectiveness, depending on the GGI in question. While GGI self-legitimation in itself does not boost public belief in GGIs’ legitimacy, self-legitimation is generally effective at counteracting delegitimation attempts by governments and citizen protests. Hence, GGIs are vulnerable to delegitimation by agents and actions such as hostile governments and citizen protests. Still, the experimental results demonstrate that GGIs can effectively defend themselves against such attacks and neutralize them through self-legitimation efforts. The results carry significant implications for academic research and agents in GGI legitimacy debates.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».