Well-Being for Public Policy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The case is made for implementing national accounts of well-being to help policy makers and individuals make better decisions. Well-being is defined as people's evaluations of their lives, including concepts such as life satisfaction and happiness, and is similar to the concept of “utility” in economics. Measures of well-being in organizations, states, and nations can provide people with useful information. Importantly, accounts of well-being can help decision makers in business and government formulate better policies and regulations in order to enhance societal quality of life. Decision makers seek to implement policies and regulations that increase the quality of life, and the well-being measures are one useful way to assess the impact of policies as well as to inform debates about potential policies that address specific current societal issues. This book reviews the limitations of information gained from economic and social indicators, and shows how the well-being measures complement this information. Examples of using well-being for policy are given in four areas: health, the environment, work and the economy, and social life. Within each of these areas, examples are described of issues where well-being measures can provide policy-relevant information. Common objections to using the well-being measures for policy purposes are refuted. The well-being measures that are in place throughout the world are reviewed, and future steps in extending these surveys are described. Well-being measures can complement existing economic and social indicators, and are not designed to replace them.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,006 |
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 ».