Notice bibliographique
Résumé
This paper presents new evidence linking trust and subjective wellbeing, based primarily on data from the Gallup World Poll and cycle 17 of the Canadian General Social Survey (GSS17). Because several of the general explanations for subjective wellbeing examined here show large and significant linkages to both household income and various measures of trust, it is possible to estimate income-equivalent compensating differentials for different types of trust. Measures of trust studied include general social trust, trust in management, trust in co-workers, trust in neighbours, and trust in police. In addition, some Canadian surveys and the Gallup World Poll ask respondents to estimate the chances that a lost wallet would be returned to them if found by different individuals, including neighbours, police and strangers. Our results reveal strong linkages between several trust measures and subjective well-being, as well as strong linkages between social trust and two major global causes of death—suicides and traffic fatalities. This suggests the value of learning more about how trust can be built and maintained, or repaired where it has been damaged. We therefore use data from the Canadian GSS17 to analyze personal and neighbourhood characteristics, including education, migration history, and mobility, that help explain differences in trust levels among individuals. Finally, by combining data from new dropped-wallet field experiments with survey answers about the expected return of a dropped wallet, we show that wallets are far more likely to be returned, even by strangers in large cities, than people expect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».