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Enregistrement W2164099811

Community Mobilization Around Social Dilemmas:Evidence from Lab Experiments in Rural Mali

2013· article· en· W2164099811 sur OpenAlexaff
María Laura Alzúa, Juan-Camilo Cárdenas, Habiba Djebbari

Notice bibliographique

RevueEl Servicio de Difusión de la Creación Intelectual (National University of La Plata) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican Studies and Geopolitics
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMobilizationSocial mobilizationCommunity mobilizationPolitical scienceResource mobilizationSocial movementPoliticsLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Community mobilization is a key feature of community-based development projects. Community mobilization requires facilitating communication between village members and between leaders and the rest of the community. Is communication an effective device through which mobilization may foster collective action? Does informing the community on how to reach a better social outcome key? Should we expect the effectiveness of community-based programs to depend on the quality of leadership in the community? In rural communities of Mali, we find evidence of high levels of cooperation as measured by a standard public good game. Communication between players increases contributions to the public good. Passing of information through a random community member also improves cooperation, and leadership skills matter. We also find suggestive evidence that changes in behavior are mediated through changes in beliefs. The experiments are embedded in a larger randomized controlled trial designed to evaluate the impact of a community-based sanitation intervention. As such, our results are relevant for a large population. Finally, we find that the program help strengthen the capacity for collective action.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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