The Relationship Between Years of Schooling and the Forms of Social Capital: A Study Conducted in an Urban Area, Under Sylhet City
Notice bibliographique
Résumé
Education and social capital have great contribution to the development. The main endeavor of this article divulges the connection between individual’s years of schooling and their social networks, social norms, civic participation, cooperation and social trust as social capital. To find out the relationship between individual’s years of schooling and their social capital descriptive research design has been followed. Mix-method approach -- Social survey technique and Focused Group Discussion (FGD) -- has been applied for collecting data from study area. To analyze the collected data, Likert Scale, Human Development Index (HDI) and the Spearman’s rho correlation were calculated. Hypotheses have been formulated and tested in congruence with the objectives of the study. From the study, it is found that, positive relation exists between years of schooling and various components of social capital. It also signifies that, educated people have more social network and they maintain the social norms. On the contrary, they have low trust on their neighbors and are less cooperative to them too. It is also revealed, Social Networks Index is more superior over other elements of Social Capital i.e. 0.749 (social network) > 0.671 (social norms) > 0.658 (civic participation) > 0.584 (social Cooperation) > 0.425 (social trust). In conclusion, individual’s years of schooling influenced their social capital but variety of relation exists there because of the influence of others variable. Key words: Years of schooling; Social capital; Social networks; Social norms; Civic participation; Cooperation; Social trust
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».