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Enregistrement W4388596552 · doi:10.1177/00207152231211483

How anti-corruption actions win hearts: The evaluation of anti-corruption performance, social inequality and political trust—Evidence from the Asian Barometer Survey and the Latino Barometer Survey

2023· article· en· W4388596552 sur OpenAlexvenueno aff
Lei Yue, 倩 刘

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Comparative Sociology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCorruption and Economic Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Office for Philosophy and Social SciencesZhengzhou University
Mots-clésBarometerLanguage changeEuropean Social SurveyPoliticsPolitical corruptionInequalityGeneral Social SurveyPolitical scienceDevelopment economicsPolitical economyEconomicsSociologySocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Corruption is seen as a political cancer that erodes the public’s trust in political system. While it is generally agreed that corruption and political trust are negatively correlated, few researchers have explored the impact of anti-corruption performance on political trust. In this article, we focus on whether combating corruption can enhance political trust and how this influencing mechanism is realized. Based on analyses of the Asian Barometer Survey and the Latino Barometer Survey, we found that political trust is affected by the evaluation of anti-corruption performance and social inequality. The evaluation of anti-corruption performance can enhance political trust directly, while social inequality undermines political trust directly. Social inequality can also moderate the positive effect of the evaluation of anti-corruption performance on political trust. This study not only fills the previous research gap in the relationship between anti-corruption and political trust but also has great practical significance.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,579

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,320
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,129 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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