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Enregistrement W2498110710 · doi:10.1017/cbo9780511619502.004

Value Change in Europe and North America: Convergence or Something Else?

2007· book-chapter· en· W2498110710 sur OpenAlexaff
Christopher Cochrane, Neil Nevitte, Stephen White

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2007
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePolitical Influence and Corporate Strategies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvergence (economics)Value (mathematics)Political scienceEconomicsMathematicsEconomic growthStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction A large body of empirical evidence demonstrates that the basic values of mass publics in advanced industrial societies have changed over the last three decades. The same research also shows that there are significant and persistent crossnational differences in values. This chapter considers whether the trajectory and pace of value change in advanced industrial countries is leading to convergence or divergence in the values of publics in Europe and North America. The question of value convergence or divergence can be conceptualized and addressed empirically in at least two ways. The most straightforward approach entails identifying common value domains among European and North American publics and then asking, Have these become more, or less, alike over the two decades for which we have data? A second approach, however, is to explore the internal dynamics of value change by examining how North American and European publics organize their core values. After outlining some different perspectives on value change and describing our data and methodological approach, we present the basic crossnational and crosstime evidence of change on single-value dimensions for publics in Europe and North America. The focus then shifts to consider the matter of how publics on both continents bundle their basic value outlooks. Do the publics in North America and Europe organize their basic value outlooks in similar or different ways? And are there discernible patterns in the way in which these core values have changed over the same period?

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,149 · 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

Citations3
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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