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Enregistrement W2132912570 · doi:10.29173/cjs4562

Income and Area Effects on Voluntary Association Membership in Canada

2010· article· en· W2132912570 sur OpenAlexaffvenueabout
Laura Duncan

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Sociology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Capital and Networks
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOddsPovertyVoluntary associationEconomic inequalityDisadvantageAssociation (psychology)Demographic economicsInequalityHousehold incomeSurvey data collectionGeneral Social SurveyEconomicsLogistic regressionPsychologySocial psychologyGeographyEconomic growthPolitical scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Applying multi-level modelling techniques to 2003 Canadian General Social Survey and 2001 Census Profile data , this study investigates the influence of individual income, contextual poverty and income inequality on voluntary association membership in Canada. Both individual and contextual effects on membership are uncovered, in addition to a significant cross-level interaction between individual income and area level income inequality. As individual income increases so do the odds of voluntary association membership, an effect that is fairly consistent between areas. Increases in area level poverty are associated with decreases in the odds of membership. While no main effect is found for area level income inequality, cross-level interactions indicate that the relationship between individual income and membership is moderated by area income inequality. The study findings support claims about the negative social effects of individual and contextual economic disadvantage and confirms the importance of examining contextual influences on social outcomes.

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)0,001
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,824

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations6
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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