Notice bibliographique
Résumé
A lot of what we understand to be trust is not trust; it is, instead, an active and conscious decision to feign trust. We call this ‘as-if’ trust. If trust involves taking on risks and vulnerabilities, as-if trust involves taking on surplus risks and vulnerabilities. People may decide to act as if they trust in many situations, even when they do not have sufficient warrant to trust – which is to say even when they do not trust. Likewise, people might decide to act as if they trust even when they have good reasons to actively distrust. The surplus risks of as-if trust may be worth taking in a number of different contexts and for many reasons. We argue that as-if trust is a concept that should be added to our theoretical, practical, and political vocabularies of trust and distrust. In doing so, we discuss the main reasons for someone to act as if they trust. We then show that the practice of as-if trust has been recognized by other scholars but treated as trust. In response, we clarify how as-if trust differs from trust, and we discuss the utility and ubiquity of as-if trust, especially in politics.
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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 | 0,015 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,028 |
| Communication savante | 0,015 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 ».