Trust repertoires and the reception of institutional responses to the COVID-19 crisis in Europe: A latent class analysis
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the role of institutional trust in current European societies. Based on a secondary data analysis of Eurobarometer data (response rate 39.6%), it maps institutional trust repertoires and analyzes their consequences for a crisis that disturbed public life immensely in 2020 and 2021—the COVID-19 pandemic and the measures to fight this. Methodologically, it applies a multilevel latent class analysis of 18 institutions. Taking inspiration from “cultural backlash” theory, the explanatory analyses incorporate socio-political values and geographical identifications. The results show that there are seven different trust repertoires in the European Union (EU) countries, ranging from 24 percent mostly trustful to 11 percent mostly distrustful. EU Countries can be clustered into four classes, each with specific repertoire distributions. Particularly satisfaction with one’s own life and world developments is associated with higher trust. Compliance with COVID-19 policies is most likely when citizens trust both national political institutions and media institutions; other institutions matter less. Country health expenditure has a limited effect on the reception of COVID-19 policies but does influence membership of trust repertoires.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».