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Enregistrement W4299640760 · doi:10.46692/9781847429216.008

Assessing happiness: measurement and beyond

2012· other· en· W4299640760 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHappinessStatisticsPsychologyMathematicsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Happiness makes up in height what it lacks in length. (Robert Frost) Prosperity debates: the power of happiness indicators In policy discourse, the assessment of public happiness is at the heart of the happiness movement's insistence that policy evaluators must look ‘beyond GDP’. But is this radical enough? Why substitute or complement one measurement exercise with another when the key weakness may have been the overemphasis on measurement itself, rather than the choice of measure? People often overrate numbers as the core tool in the process of political persuasion. They trot out claims like ‘if it isn't counted, it doesn't count’. But in reality, policies at all levels are much more influenced by stories, pictures, personal charisma, and arguments than they are by numbers. Towards the end of 2010, there was feverish debate in the UK media on the wisdom and sincerity of Prime Minister David Cameron's decision, at a time of recession and massive cutbacks in public spending, to require the Office of National Statistics to conduct regular happiness surveys as part of national well-being assessment. What's odd is that, after so many decades of happiness surveys, this should be seen as a controversially novel idea. But the Canadian economist John Helliwell, who has for many years tirelessly tried to persuade his government to give happiness assessment a higher profile in policy making, argues that ‘What is or could be dramatically different in the UK is for the government not just to undertake more widespread and thorough collection of subjective well-being data, but also to give them a central place in the choice and evaluation of public policies. That would be a global first’ (Stratton, 2010). There is, however, a puzzle at the heart of happiness scholarship. It has come to prominence in policy discourse, and is known to the public, via the number-crunching of surveys. We have finally come to believe that something so elusive as happiness can, after all, be represented numerically, and (still somewhat less confidently) that those numbers will be useful guides for policy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0030,044
Communication savante0,0140,027
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0060,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
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Résumé présentoui

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