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Enregistrement W2099681991 · doi:10.1177/2329496514558629

Religiously Traditional, Unusually Supportive? Examining Who Gives, Helps, and Advises in Americans’ Close Networks

2014· article· en· W2099681991 sur OpenAlexaff
Markus H. Schafer

Notice bibliographique

RevueSocial Currents · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Spirituality, and Psychology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProsocial behaviorReligiosityInterpersonal tiesPsychologySocial psychologyRelevance (law)General Social SurveySocial network (sociolinguistics)Religious organizationPortraitSociologySocial mediaPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A large literature is currently contesting the impact of religion on prosocial behavior. As a window into this discussion, I examine the close social networks of American adults and consider whether religious traditionalists are more likely than other network members to supply several basic forms of social support. Analysis of the Portraits of American Life Survey reveals three main findings. First, a majority of Americans—religious or not—count at least one perceived religious traditionalist among their close network ties. Second, American adults are more likely to receive advice, practical help, and money from ties identified as religious traditionalists than from other types of ties, a pattern that held among both kin and nonkin network ties. Finally, although perceived traditionalist network members appear especially inclined to assist highly religious people, they nevertheless offer social support to Americans across a broad spectrum of religiosity. Beyond its relevance for debates on religion and community life, this study also proposes a novel strategy to assess prosocial behavior. Asking people to recount the deeds of their network members can reduce certain self-reporting biases common to survey research and helps locate prosocial activity in concrete and meaningful social relationships.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,288 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2014
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Résumé présentoui

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