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Enregistrement W3106734431 · doi:10.33921/jqxw2220

Taxi Tipping in New York City (2014-2017): Reciprocity in Hailed vs. Dispatched Cab Fares

2020· article· en· W3106734431 sur OpenAlexaffvenue
Amber Raymond, Kenneth M. Cramer

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Relations Intergroup Relations and Identity · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePsychology of Social Influence
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReciprocity (cultural anthropology)Equity (law)AdvertisingEconomicsBusinessPsychologyPolitical scienceSocial psychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study evaluated the extent to which reciprocity (equity) theory could explain differential levels of tipping in New York taxi fares. From 2014 to 2017, the database recorded 73 million cab fares; however, only credit transactions (i.e., recording patrons’ tips) were included (28 million fares). Based on a reciprocity hypothesis, patrons in cabs hailed randomly off the street were expected to tip more compared to patrons who arranged travel at a dispatch centre. An analysis of covariance for each of the four years supported this, wherein patrons in hailed cabs tipped twice the percentage (14%) than patrons in dispatched cabs (7%); these results were confirmed using equivalent procedures that assumed neither normality nor variance homogeneity. Several limitations are discussed, as are directions for future research. Keywords: reciprocity, tipping, equity, genuine intention, taxi

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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