Causal Attributions and the Significance of Self-Efficacy in Predicting Solutions to Poverty
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Attributions about the causes of poverty in America and perceptions concerning viable solutions to poverty in America should be related. People who believe that the causes of poverty lie within the individual (i.e., make an internal attribution) should be supportive of the individual taking responsibility for his or her economic situation as the solution to poverty. In contrast, people who believe that the causes of poverty lie outside the control of the individual (i.e., make an external attribution) should perceive governmental assistance programs as a viable solution to poverty. In addition, it is possible that an individual's level of self-efficacy moderates the relationship between attributions as to the causes of poverty and proposals about solutions to poverty. Data used for this investigation were obtained from the Great Lakes Poll, a large-scale telephone survey of residents in the Midwest of the United States and the province of Ontario, Canada. Statistical analysis of the data via OLS regression found no support for the idea that self-efficacy serves as a moderator. However, support was found for the belief that an individual's attributions towards the causes of poverty are consistent with that person's proposed solutions to poverty. Thus, internal attributions towards causation of poverty predict individual solutions to poverty; conversely, external attributions towards causation predict external solutions for poverty.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».