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Enregistrement W3002313424 · doi:10.1177/0020715219899969

Health and political efficacy in context: What is the role of the welfare state?

2019· article· en· W3002313424 sur OpenAlexaffvenue
Jennifer Shore, Carolin Rapp, Daniel Stockemer

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Comparative Sociology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversität Mannheim
Mots-clésPolitical efficacyEuropean Social SurveyPoliticsPanacea (medicine)Context (archaeology)Welfare statePolitical scienceWelfareSurvey data collectionSociologyPolitical economyMedicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health affects nearly all facets of our lives, including the likelihood of getting involved in politics. Focusing on political efficacy, we zoom in on one potential mechanism as to why people in poor health might, for example, stay at home on Election Day. We first look at the ways in which health is related to both people’s perceptions of their abilities to take part in politics (internal political efficacy) as well as the extent to which they believe policymakers are responsive to citizen needs (external political efficacy). Second, we examine how the social policy context intervenes in the relationship between health and political efficacy. Multilevel models using 2014 and 2016 European Social Survey data on roughly 57,000 respondents nested in 21 European countries reveal complex results: while good health, rather unsurprisingly, fosters internal and external political efficacy, more generous welfare states, though associated with higher levels of political efficacy, are not a panacea for remedying political inequalities stemming from individual health differences.

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)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,450
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,379 · 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'étudeQualitatif
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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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