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Enregistrement W2030607093 · doi:10.1177/0265407509345655

Helping hands: Neighborhood diversity, deprivation, and reciprocity of support in non-kin networks

2009· article· en· W2030607093 sur OpenAlexaff
Mai B. Phan, Nadine Blumer, Erin I. Demaiter

Notice bibliographique

RevueJournal of Social and Personal Relationships · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReciprocity (cultural anthropology)DisadvantagePsychologySocial psychologyVulnerability (computing)Diversity (politics)Social exchange theoryFace (sociological concept)InequalityRelative deprivationHelping behaviorSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Theories of social exchange have generally ignored the effect of neighborhood contexts on the ways in which help is informally given and received among individuals. This paper examines the relative influence of racial composition and socio-economic disadvantage of neighborhoods on reciprocity within non-kin networks. Using data from the National (US) Survey of Families and Households (NSFH), the findings refute hypotheses that predict neighborhood racial composition has an effect on practical helping among unrelated individuals. Neighborhood deprivation is found to exacerbate the exclusion of poorer individuals from informal helping; it also makes it harder for residents to reciprocate when they do participate in helping activities. The face-to-face nature of practical helping adds a layer of vulnerability to neighborhood conditions for enacting support.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,874

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, 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

Citations38
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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