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Enregistrement W4410517285 · doi:10.1177/01461672251335364

From Challenge to Confidence: The Collapse of Trust in the Pandemic Era and the Protective Role of Belief in a Just World

2025· article· en· W4410517285 sur OpenAlexaff
Yutong Liu, Xiruo Zhang, Shiming Yao, Wen Zhang, Yifan Wang, Jieying Chen, Yan Mu

Notice bibliographique

RevuePersonality and Social Psychology Bulletin · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesInstitute of Psychology, Chinese Academy of SciencesChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésJust-world hypothesisInterpersonal communicationPriming (agriculture)PsychologyPsychological resilienceSocial psychologyPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Social trustPolitical scienceLawSocial capital

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trust plays a fundamental role in almost every social domain, especially when society is facing multi-level threats. However, the impact of threats on trust and its underlying mechanism remains poorly examined. To address this gap, we conducted a series of studies with an array of methodologies spanning cross-cultural surveys, longitudinal designs, and experimental manipulations. Compelling evidence demonstrated that threats (particularly pandemics) precipitate a decline in levels of multiple forms of trust from interpersonal to institutional domains. Additionally, drawing on both correlational and causal methods (e.g., longitudinal design and priming manipulation), belief in a just world (BJW) mediates this relationship. The findings lay the groundwork for a universal Threats-BJW-Trust model of trust in times of crisis. This model extends its influence beyond the trust domain and holds profound implications for bolstering societal resilience and overall well-being.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,319 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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