New Evidence on Trust and Well-being
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».