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Enregistrement W2491068740 · doi:10.4018/978-1-60566-663-1.ch005

Trust and Social Capital

2009· book-chapter· en· W2491068740 sur OpenAlexaff
Ben Kei Daniel

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2009
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Capital and Networks
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial capitalIndividual capitalSocial reproductionProxy (statistics)Variety (cybernetics)Social engagementPublic relationsPolitical scienceFinancial capitalSocial psychologySociologyPsychologyEconomicsHuman capitalSocial scienceComputer scienceEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regardless of any approach taken for examining social capital, researchers continuously converge on some key issues such as trust and yet diverge on several others about concrete and consistent indicators for measuring social capital. Many researchers believe that presence or absences of social capital can be solely linked to trusting relationships people build with each other as well as social institutions of civil engagement. It is not clearly known however, whether trust itself is a precondition for generating social capital or whether there are other intermediary variables that can influence the role of trust in creating social capital. In addition, similar to social capital, the definition of trust is problematic and it remains a nebulous concept and equally, with many dimensions. Interests in the analysis of trust are wide spread among many disciplines, notably policy analysis, economic development, reliability and security of distributed computational systems and many others. The variety of approaches currently employed to investigate trust and different interpretations of its role in fostering social capital has resulted into a diverse array of knowledge about the concept and its relationship to social capital. This Chapter provides a broader overview of work on trust. It discusses how researchers have used trust as a proxy for measuring social capital.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,246 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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