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Enregistrement W4289755119 · doi:10.1002/jcpy.1323

Rethinking scarcity and poverty: Building bridges for shared insight and impact

2022· article· en· W4289755119 sur OpenAlexaff
Chris Blocker, Jonathan Z. Zhang, Ronald Paul Hill, Caroline Roux, Canan Corus, Martina Hutton, Joshua D. Dorsey, Elizabeth A. Minton

Notice bibliographique

RevueJournal of Consumer Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScarcityPovertyLeverage (statistics)Resource scarcityPopulationResource (disambiguation)Development economicsSociologyConstruct (python library)EconomicsEconomic growthNatural resource economicsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Resource scarcity is a powerful construct in social sciences. However, explanations about how resources influence overall wellbeing are difficult to generalize since much of the research on scarcity focuses on relatively affluent marketplace conditions, limiting its usefulness to large segments of the global population living in poverty. Conversely, poverty research provides cultural insights into resource deprivation, yet it stops short of explaining the systematic variation of scarce resources among impoverished individuals. To bridge these intellectual silos and advance a deeper understanding of scarcity, we integrate resource scarcity research, which builds upon a psychological tradition to understand various forms of everyday deprivation, with poverty research, which builds upon a sociological tradition to understand extreme and enduring deprivation. We propose a novel framework that integrates the concept of consumption adequacy and clarifies resource scarcity's forms, intensity, duration, and dynamic trajectories. We leverage this framework to generate a research agenda, and we propose ways to stimulate dialog among scarcity and poverty scholars, policymakers, and organizations to help inform impoverished life circumstances and generate effective solutions.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,328 · 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.

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

Citations55
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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