Continent of pessimism or continent of realism? A multilevel study into the impact of macro-economic outcomes and political institutions on societal pessimism, European Union 2006–2012
Notice bibliographique
Résumé
The often-posed claim that Europe is a pessimistic continent is not unjustified. In 2012, 53 percent of European Union (EU) citizens were pessimistic about their country. Surprisingly, however, societal pessimism has received very little scientific attention. In this article, we examine to what extent political and economic factors drive societal pessimism. In terms of political factors, we expect that supranationalization, political instability, and corruption increase societal pessimism, as they diminish national political power and can inspire collective powerlessness. Economically, we expect that the retrenchment of welfare state provisions and economic decline drive societal pessimism, as these developments contribute to socioeconomic vulnerability. We assess the impact of these political and economic factors on the level of societal pessimism in the EU, both cross-nationally and over time, through multilevel analyses of Eurobarometer data (13 waves between 2006 and 2012 in 23 EU countries). Our findings show that the political factors (changes in government, corruption) primarily explain cross-national differences in societal pessimism, while the macro-economic context (economic growth, unemployment) primarily explains longitudinal trends within countries. These findings demonstrate that, to a large extent, societal pessimism cannot be viewed separately from its political and economic context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».