Low support for nudging among Swedes in a population-representative sample
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent surveys in China, South Korea, Brazil, South Africa, Russia, Australia, Italy, the UK, Canada, France, Germany, the USA, Japan, Hungary, and Denmark indicate that citizens generally are positive toward state nudging. However, less is known about differences in the support for nudging across socio-demographics and political party preferences, a research gap recently identified in the literature. This article investigates the relationship between the support for nudging and trust in public institutions through a population-representative survey in Sweden. It also analyzes differences in the support for nudging across political party preferences in two ideological dimensions: the economic left-right and cultural GAL-TAN spectra. Data were collected in December 2017 through a custom web survey, using Reisch and Sunstein's (2016) questionnaire. The respondents (N = 1032) were representative of the adult population with regard to gender, age, education, job sector, household income, living region, and political party preference. Sweden was found to belong to the cautiously pronudge nations (along with Japan, Hungary, and Denmark), contrary to hypotheses in previous research. Differences in the support for nudging were found along the economic left-right and GAL-TAN spectra. Individual nudges’ variation in support, polarization, and politicization are analyzed and discussed.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».