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Enregistrement W3123554369 · doi:10.5502/ijw.v1i1.9

Trust and Well-being

2010· preprint· en· W3123554369 sur OpenAlexaboutno aff
John F. Helliwell, Shun Wang

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2010
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial trustNeighbourhood (mathematics)General Social SurveyWorld Values SurveySurvey data collectionDemographic economicsSocial psychologyPsychologyPolitical scienceEconomicsSocial capitalLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<span style="font-family: Times New Roman; font-size: small;"><span style="font-family: "Palatino Linotype","serif"; font-size: 10pt; mso-ansi-language: EN-US;" lang="EN-US"><p class="MsoNormal" style="text-align: justify; margin: 0cm 0cm 0pt; mso-line-height-alt: 1.1pt;"><span style="font-family: "Palatino Linotype","serif"; font-size: 10pt; mso-ansi-language: EN-US;" lang="EN-US">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.</span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify; text-indent: 18.45pt; margin: 0cm 0cm 0pt; mso-line-height-alt: 1.1pt;"><span style="font-family: "Palatino Linotype","serif"; font-size: 10pt; mso-ansi-language: EN-US;" lang="EN-US">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.</span></p></span></span>

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,326 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations75
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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