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Enregistrement W3205007313 · doi:10.1142/s2737436x21500047

Ethnic Identity in American History and America’s Exceptional Religiosity: Theory and Some Evidence

2021· article· en· W3205007313 sur OpenAlexaff
Mukesh Eswaran

Notice bibliographique

RevueJournal of Economics Management and Religion · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion and Society Interactions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReligiosityEthnic groupIdentity (music)ImmigrationSocial psychologyReligious identitySociologyGender studiesPsychologyPolitical scienceAnthropologyLawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Why is religiosity in contemporary America exceptionally high relative to those in other rich countries? I develop a simple theory that hinges on the sense of security of immigrant-identity, which is informed by both religion and ethnicity. Commitments to religion and to ethnicity are complementary in the determination of identity, and immigrants consciously invest in the endogenous component of their sense of identity through the actions they choose (like socialising with an ethnic group or performing religious activities). I demonstrate that the level of religiosity increases with the extent of ethnic fractionalisation in the society. I offer some empirical evidence for the theory using contemporary cross-sectional data from the 50 states of the US. I test this theory against two alternative theories that have been offered to explain the high American religiosity. I find a robust positive and statistically significant correlation between religiosity and state-level ethnic fractionalisation. When tested with world data, the model is rejected — lending further support for the claim that America’s religiosity derives from its unique history of exceptionally high and ethnically diverse immigration.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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