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Enregistrement W2139277459 · doi:10.1017/s0047279413000755

Escaping the Curse of Economic Self-interest: An Individual-level Analysis of Public Support for the Welfare State in Japan

2013· article· en· W2139277459 sur OpenAlexaff
Takanori Sumino

Notice bibliographique

RevueJournal of Social Policy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf-interestIndividualismWelfare stateSolidarityWelfarePositive economicsCurseSalience (neuroscience)Social psychologyIdeologyPolitical sciencePublic economicsEconomicsSociologyPsychologyLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite the general consensus that individualistic utility-optimising behaviour reduces popular support for the welfare state, we still know little about how and to what extent such negative effects of self-interested calculus are mediated by other attitudinal factors, particularly solidaristic values and principles. Using individual-level data from the Japanese General Social Survey, this study seeks not only to qualify existing findings on welfare preference formation but also to explore the hypothesis that the negative impact of economic self-interest is offset or moderated by solidarity-oriented values and beliefs. The author finds that the oft-made claim that material interest and individualistic ideologies undermine welfare support can be replicated in the context of Japan. The results also provide evidence in support of the liberal nationalist contention that popular discourse on welfare is significantly directed by a sense of national unity. Data from Japan also elucidate the fact that a strong sense of social trust significantly weakens the salience of self-oriented cost–benefit calculations. These findings suggest that solidarity-related variables such as national identity and interpersonal trustworthiness should receive more attention in future research on welfare attitudes.

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)0,003
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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations16
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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