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Enregistrement W3135461494 · doi:10.1177/1834490921991436

An Integrated Ecological Approach to Mapping Variations in Collectivism Within China: Introducing the Triple-Line Framework

2021· article· en· W3135461494 sur OpenAlexaff
Xiaopeng Ren, Xiaohui Cang, Andrew G. Ryder

Notice bibliographique

RevueJournal of Pacific Rim Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensConcordia UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollectivismMainland ChinaChinaPerspective (graphical)Economic geographyMainlandLine (geometry)SociologyVariation (astronomy)Regional scienceEcologyGeographyPolitical scienceComputer scienceIndividualismMathematicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measurable regional variations in collectivism have been found across the Chinese mainland, challenging the simple classification of China as a “collectivistic society” in cross-national studies. In previous studies, a small number of distal or proximal ecological factors have been used to explain these regional variations of collectivism. However, there has been little consensus on which ecological factors best predict regional collectivism. In this article, the authors propose the “triple-line framework,” an integrated perspective on regional variations in collectivism. This framework divides China into four regions using three lines—the Hu Huanyong Line, the Great Wall Line, and the Qinling–Huaihe Line—according to their ecological, historical, and social characteristics. A growing body of empirical research is largely consistent with this framework. The authors conclude by discussing the potential for this framework to generate new, testable hypotheses and consider some ways in which this approach to intranational variation could be used by cultural psychologists working in other parts of the world.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil0,862

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, 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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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