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Enregistrement W3123012104

Trust, Reciprocity, and Guanxi in China: An Experimental Investigation

2012· preprint· en· W3123012104 sur OpenAlexaff
Fei Song, Charles Bram Cadsby, Yunyun Bi

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2012
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Capital and Networks
Établissements canadiensUniversity of GuelphToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGuanxiReciprocity (cultural anthropology)Social psychologyPsychologyInterpersonal communicationSocial distanceAffect (linguistics)Social trustPopulationChinaSalientCognitionSociologyPolitical scienceSocial capitalDemography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Employing a financially salient one-shot trust game, we examined the influence of guanxi (social distance) on trust and reciprocity dynamics in China. The results demonstrate the commonly-accepted negative relationship between trust and social distance, whereas reciprocity is less responsive to the change in guanxi connections. The significance of trust and reciprocity in social life has long been recognized by various social sciences: anthropology, psychology, economics, sociology, and business studies. Across disciplines there is a consensus that trust and reciprocity as forms of social capital are critical to our society, as noted by Buchan, Croson, and Johnson (forthcoming): “Trust and reciprocity are integral elements in economic transitions between companies, customers and retailers, between employees and employers, as well as in determining economic performance. ” Nobel Laureate Kenneth Arrow (1972) in "Gifts and Exchanges" cogently remarked: “Virtually every commercial transaction has within itself an element of trust, certainly any transaction conducted over a period of time. It can plausibly be argued that much of the economic backwardness in the world can be explained by the lack of mutual confidence. ” The underlying logic of this statement is the following: in high-trust societies, individuals need to spend fewer resources to protect

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)0,004
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil0,925

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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