Social Institutions and Sanctioned Behaviors: A Cross-National Study
Notice bibliographique
Résumé
This research considers important social institutions (e.g., the economic system, the level of industrialization, the level of social inequality, and the degree of religiosity) as determinants of individuals’ justifications to commit socially sanctioned behaviors. Using factor analyses on data from 32,734 individuals located in 27 nations, we find that regardless of country, all individuals group 23 socially sanctioned behaviors uniformly in three categories, which we term controversial behaviors (e.g., abortion), peccadilloes (e.g., keeping money found), and illegal behaviors (e.g., political assassinations). We used Hierarchical Linear Modeling (HLM) to test the country-level effects of the social institutions on individuals’ ability to justify these three types of sanctioned behaviors. The results confirm that the social institutions influence individuals’ justifications of sanctioned behaviors, above and beyond important individual-level control variables included in the HLM analyses. The economic system (degree of socialism) and the level of industrialization show positive effects on all three types of sanctioned behaviors. Social inequality has a positive effect on illegal behaviors and peccadilloes, but a negative effect on controversial behaviors. Religiosity affects illegal behaviors positively and controversial behaviors negatively with no significant influence on peccadilloes.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».