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Enregistrement W2145951849 · doi:10.1787/5jxv9f651hvj-en

Good Governance and National Well-being

2014· paratext· en· W2145951849 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOECD working papers on public governance · 2014
Typeparatext
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensUniversity of AlbertaCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHappinessCorporate governanceGood governanceQuality (philosophy)Political scienceEmpirical researchSociologyPublic administrationPositive economicsLawSocial sciencePsychologyManagementEconomicsEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper was prepared by John F. Helliwell, Haifang Huang, Shawn Grover and Shun Wang in collaboration with Mario Marcel, Martin Forst and Tatyana Teplova. This paper has three main objectives. The first is to review existing studies of the links between good governance and subjective well-being. The second is to bring together the largest available sets of nationallevel measures of the quality of governance, and to assess the extent to which they contribute to explaining the levels and changes in life evaluations in 157 countries over the years 2005-2012, using data from the Gallup World Poll already analysed in some detail in the World Happiness Report 2013. The third objective is to use subjective well-being research to suggest ways in which governance can be changed so as to improve lives in all countries, as measured by peoples' own evaluations. The paper starts with a summary of the evidence and policy implications. There follow the four main sections of the paper, a statistical appendix containing a broad range of data and results, and an extensive annotated bibliography of empirical literature linking good governance and subjective well-being.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,023

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,263 · 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