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Enregistrement W2612138851 · doi:10.5590/josc.2017.09.1.03

Happiness in Communities: How Neighborhoods, Cities and States Use Subjective Well-Being Metrics

2017· article· en· W2612138851 sur OpenAlexaboutno aff
Laura Musikanski, Carl Polley, Scott Cloutier, Erica Berejnoi, Julia Colbert

Notice bibliographique

RevueJournal of Social Change · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHappinessAllianceWell-beingIndex (typography)General Social SurveySubjective well-beingPsychologySociologyPolitical scienceSocial psychologyLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This essay, the fourth and last of a series published by the Journal of Social Change, is intended as a tool for community organizers, local policy makers, researchers, students and others to incorporate subjective well-being indicators into their measurements and management of happiness and well-being in their communities, for policy purposes, for research and for other purposes. It provides case studies of community-based efforts in five different regions (São Paulo, Brazil; Bristol, United Kingdom; Melbourne, Australia; Creston, British Columbia, Canada; and Vermont, United States) that either developed their own subjective well-being index or used the Happiness Alliance’s survey instrument to measure happiness and well-being. The essay offers lessons to consider when using subjective well-being indicator survey instruments. Finally, the essay provides a process for measuring happiness using the Happiness Alliance’s survey instrument.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,218
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations23
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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