Conceptualizing trust and distrust as alternative stable states: lessons from the Flint Water Crisis
Notice bibliographique
Résumé
Despite the universally recognized importance of fostering trust and avoiding distrust in governance relationships, there remains considerable debate on core questions like the relation between (dis)trust and the evaluations of the characteristics that make a governance agent appear (un)worthy of trust. In particular, it remains unclear whether levels of (dis)trust simply follow levels of (dis)trustworthiness-such that building trust is primarily a question of increasing evidence of trustworthiness and avoiding evidence of distrustworthiness, or if their dynamics are more complicated. The current paper adds novel theory for thinking about the management of trust and distrust in the governance context through the application of principles borrowed from resilience theory. Specifically, we argue that trust and distrust exist as distinct, self-reinforcing (i.e., stable) states separated by a threshold. We then theorize as to the nature of the self-reinforcing processes and use qualitative data collected from and inductively coded in collaboration with Flint residents as part of a participatory process to look for evidence of our argument in a well-documented governance failure. We conclude by explaining how this novel perspective allows for clearer insight into the experience of this and other communities and speculate as to how it may help to better position governance actors to respond to future crises.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».