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Enregistrement W3124652355 · doi:10.3386/w22450

New Evidence on Trust and Well-being

2016· report· en· W3124652355 sur OpenAlexafffund
John F. Helliwell, Haifang Huang, Shun Wang

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2016
Typereport
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper first uses data from three large international surveys -the Gallup World Poll, the World Values Survey and the European Social Survey -to estimate income-equivalent values for social trust, with a likely lower bound equivalent to a doubling of household income.Second, the more detailed and precisely measured trust data in the European Social Survey (ESS) show that social trust is only a part of the overall climate of trust.While social trust and trust in police are the most important elements, there are significant additional benefits from trust in three aspects of the institutional environment: the legal system, parliament and politicians.Thus estimates of the total well-being value of a trustworthy environment are larger than those based on social trust alone.Third, the ESS data show that living in a high-trust environment makes people more resilient to adversity.Being subject to discrimination, ill-health or unemployment, although always damaging to subjective well-being, is much less damaging to those living in trustworthy environments.These results suggest a fresh set of links between trust and inequality.Individuals who are subject to discrimination, ill-health or unemployment are typically concentrated towards the lower end of any national distribution of happiness.Thus the resilience-increasing feature of social trust reduces well-being inequality by channeling the largest benefits to those at the low end of the well-being distribution.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,001

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.

Tête enseignante Opus0,408
Tête enseignante GPT0,566
Écart entre enseignants0,158 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations65
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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