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Enregistrement W3127844637 · doi:10.1016/j.ssresearch.2021.102537

Experiences matter: A longitudinal study of individual-level sources of declining social trust in the United States

2021· article· en· W3127844637 sur OpenAlexaff
Jan Mewes, Malcolm Fairbrother, Giuseppe N. Giordano, Cary Wu, Rima Wilkes

Notice bibliographique

RevueSocial Science Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Capital and Networks
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaYork University
Organismes subventionnairesRiksbankens Jubileumsfond
Mots-clésCounterfactual thinkingUnemploymentDemographic economicsSurvey data collectionInterpersonal tiesPanel dataGeneral Social SurveyConfidence intervalFixed effects modelSocial trustWorld Values SurveyTracking (education)EconomicsLongitudinal dataPsychologyEuropean Social SurveyPoliticsSocial psychologyDemographyEconometricsPolitical scienceSocial capitalSociologyEconomic growthMedicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The US has experienced a substantial decline in social trust in recent decades. Surprisingly few studies analyze whether individual-level explanations can account for this decrease. We use three-wave panel data from the General Social Survey (2006-2014) to study the effects of four possible individual-level sources of changes in social trust: job loss, social ties, income, and confidence in political institutions. Findings from fixed-effects linear regression models suggest that all but social ties matter. We then use 1973-2018 GSS data to predict trust based on observed values for unemployment, confidence in institutions, and satisfaction with income, versus an alternative counterfactual scenario in which the values of those three predictors are held constant at their mean levels in the early 1970s. Predicted values from these two scenarios differ substantially, suggesting that decreasing confidence in institutions and increasing unemployment scarring may explain about half of the observed decline in US social trust.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,328
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,165 · 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

Citations56
Publié2021
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Résumé présentoui

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