MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2735107223

PeopleAS Opium? Religion and Economic Attitudes

2002· article· en· W2735107223 sur OpenAlexaff
Luigi Guiso, Paola Sapienza, Luigi Zingales

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCulture, Economy, and Development Studies
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)OpiumPer capitaPer capita incomeEconomicsDemographic economicsPolitical scienceDevelopment economicsSociologyDemographyLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since Max Weber, there has been an active debate on the impact of religion on people's economic attitudes. Much of the existing evidence, however, is based on cross-country studies in which this impact is confounded by differences in other institutional factors. We use the World Values Surveys to identify the relationship between intensity of religious beliefs and economic attitudes, controlling for country fixed effects. We study several economic attitudes toward cooperation, the government, working women, legal rules, thriftiness, and the market economy. We also distinguish across religious denominations, differentiating on whether a religion is dominant in a country. We find that on average, religious beliefs are associated with good' economic attitudes, where good' is defined as conducive to higher per capita income and growth. Yet religious people tend to be more racist and less favorable with respect to working women. These effects differ across religious denominations. Overall, we find that Christian religions are more positively associated with attitudes conducive to economic growth.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil0,962

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSSRN Electronic JournalMême sujetCulture, Economy, and Development StudiesTravaux en français237 207