Social capital and COVID-19: a multidimensional and multilevel approach
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Growing evidence suggests that outbreaks such as the COVID-19 pandemic are better handled in places where social capital is high. Less clear, however, are the channels through which social capital makes communities better able to respond to outbreaks. In this article I develop a multidimensional and multilevel approach that compares the potential dissimilar effects of social capital in different forms and at different levels. As social capital in different forms and at different levels can affect social outcomes through distinctive means, such an approach can help detect the processes underlying how social capital works. I illustrate this new approach by analyzing data from a survey I conducted in late April 2020 in China's Hubei province as well as data from the most recent World Values Survey (WVS, 2016–2020). Results suggest that social capital affects COVID-19 response mainly through facilitating collective actions and promoting public acceptance of and compliance with control measures in the form of trust and norms at the individual level. Social capital can also help mobilize resources in the form of networks at the community level. In an authoritarian context, compliance with control measures relies more on people's trust in their political institutions, less on trust in each other.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle