Integrating Exchange and Heuristic Theories of Survey Nonresponse
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
L'intégration des théories d'échanges et des théories heuristiques de la non-réponse dans les enquêtes : Depuis dix ans, on constate un intérêt croissant dans la théorisation de la non-réponse dans les enquêtes: Des chercheurs tels que Dillman, Groves et Couper ont construit pour tous les domaines des sciences sociales des schémas conceptuels pour expliquer pourquoi des gens acceptent ou refusent de participer à des enquêtes. Mais l'approfondissement conceptuel est source de complexification et de confusion. En débutant avec l'analyse de l'usage actuel, dans des articles sur la non-réponse dans plusieurs revues reconnues, des relations entre la théorie des échanges et la théorie des heuristiques psychologiques en faveur de la participation, nous construisons un schéma conceptuel à deux dimensions. Basé sur des travaux de Groves et Couper, une dimension est définie comme « l'importance de la prise de décision ». Ceci aide à situer l'interprétation heuristique des décisions de participer. La seconde dimension, appelée « force des facteurs culturels », clarifie les variétés différentes de la théorie des échanges qui examinent la décision de participer. De ce point de vue, il devient clair qu'une source de confusion dans la théorisation de la non-réponse est l'hétérogénéité des approches rassemblées sous le nom « d'échanges sociaux ». Au niveau le plus général, les échanges sociaux forment l'arrière plan de la plupart des théorisations de la non-réponse, mais une fois définis plus spécifiquement, il est possible de les emboîter dans l'une ou l'autre des cases d'un tableau à deux dimensions.
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.
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 | 0,358 | 0,477 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,032 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 découle