Preference for modernization is universal, but expected modernization trajectories are culturally diversified: A <scp>nine‐country</scp> study of folk theories of societal development
Notice bibliographique
Résumé
Cultural sensitivity in societal development has been advocated for since at least the 1960s but has remained understudied. Our goal is to address this gap and to investigate folk theories of societal development. We aimed to identify both universal and culturally specific lay beliefs about what constitutes good societal development. We collected data from 2,684 participants from Japan, Hong Kong (China), Poland, Turkey, Brazil, France, Nigeria, the USA, and Canada. We measured preferences for 28 development aims. We used multidimensional scaling, analysis of variance, and pairwise comparisons to identify universal and country‐specific preferences. Our results demonstrate that what people understand as modernization is fairly universal across countries, but specific pathways of development and preferences towards these pathways tend to vary between countries. We distinguished three facets of modernization—foundational aims (e.g., trust, economic development), welfare aims (e.g., poverty eradication, education), and inclusive aims (e.g., openness, gender equality)—and incorporated them into a folk meta‐theory of modernization. In all nine countries, the three facets of modernization were preferred more than conventional aims (e.g., military, demographic growth). We propose a method of implementing our findings into a culturally sensitive modernization index.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».