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Enregistrement W2553396936 · doi:10.1080/21620555.2016.1227239

Liberalism and Postmaterialism in China: The Role of Social Class and Inequality

2016· article· en· W2553396936 sur OpenAlexaff
Tony Huiquan Zhang, Robert J. Brym, Robert Andersen

Notice bibliographique

RevueChinese Sociological Review · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Cultural Dynamics
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiberalismInequalityChinaSocioeconomic statusCollectivismEconomic inequalityExceptionalismDemographic economicsSocial classResidenceSocial inequalitySociologyEconomicsDevelopment economicsIndividualismPolitical scienceDemographyPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The postmaterialist thesis holds that postmaterialist and liberal values tend to be strongest in affluent locations and among people in higher socioeconomic positions. We demonstrate the degree to which China fails to conform to these expectations and seek to account for Chinese exceptionalism. We use multilevel models fitted to 2006 Chinese General Social Survey data to test the postmaterialist thesis. In general, we find expected associations for postmaterialism but not for liberalism. Indicators of individual-level status, including household income, middle/upper class status, urban residence, and majority ethnic group status are not associated with liberalism. Provincial-level affluence is not positively associated with either postmaterialism or liberalism, while income inequality is positively associated with liberalism. We conclude that in highly collectivist cultures like China's, economic development can have unexpected effects on value change. Growing inequality, which people in lower-status positions perceive as a threat, can promote liberalism, while people who benefit most from rising affluence and growing inequality may be more inclined to support traditional than liberal values.

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)0,001
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations32
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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