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Enregistrement W2623969526 · doi:10.1515/irsr-2015-0002

How Social Class Shapes Attitudes on Economic Inequality: The Competing Forces of Self-Interest and Legitimation

2015· article· en· W2623969526 sur OpenAlexaff
Josh Curtis, Robert Andersen

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Social Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInequalityLegitimationEconomic inequalitySocial inequalityEconomicsIncome inequality metricsWorld Values SurveySocial classSurvey data collectionDemographic economicsDevelopment economicsSociologyPolitical scienceLawMarket economyPoliticsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Using survey data from the World Values Survey (WVS) and national-level statistics from various official sources, we explore how attitudes toward economic inequality are shaped by economic conditions across 24 Organization for Economic Cooperation and Development (OECD). Consistent with the economic self-interest thesis, we find that where income inequality is low, those in lower economic positions tend to be less likely than those in higher economic positions to favor it being increased. On the other hand, where economic resources are highly unequally distributed, the adverse effects of inequality climb the class ladder, resulting in the middle classes being just as likely as the working class to favor a reduction in inequality. Our results further suggest that people tend to see current levels of inequality as legitimate, regardless of their own economic position, but nonetheless desire economic change—i.e., they would like to see inequality reduced—if they perceive it could improve their own economic situation.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,779
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,332
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,191 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations30
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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