Notice bibliographique
Résumé
Can geography have an influence on how much we share? Are some countries sanctuaries for Sharers? Is it possible to determine the most Sharing place in the world? If so, could it be New Zealand, with 75% of those moving there saying it's easy to fit in? What about Norway, where the more you share, the happier you become? Canada could be a good option, as personal freedom reigns there. You could vote for equal Sweden, or perhaps it's positive Paraguay? While Iceland boasts the smallest gender gap, maybe the strongest contender is the best country to live in – Switzerland? That said, Lithuania does offer the fastest Wi-Fi, so perhaps it pips the post as the easiest place to share? Research on sharing differentiation by place is hard to come by. One study found that Asia comes out on top as the continent with the biggest appetite for Sharing, with 78% of people willing to share their own goods. To better understand the impact of place, we met, photographed and interviewed 200 people from 30 countries. Their stories are inspiring, fascinating and diverse, but three countries stood out. They encapsulated the trends, opinions and impacts that we found worldwide: the UK, Greece and India. Sharing: In The Uk When it comes to Sharing, despite our British reserve, we’re a pretty forthright bunch. The UK makes up a third of all Sharing activity across Europe, with 64% of us already participating in online and offline Sharing, from cars and clothes to food. 80% believe Sharing makes us happy and 83% say we’d share even more if it was easier. This propensity to share, as history tells us, is indigenous. 1761 saw ‘The Society of Weavers’ set up the first cooperative organisation of the industrial age in the Ayrshire village of Fenwick. By 1831, shared ownership models proved so popular in Britain that the first national cooperative congress was held in Manchester, paving the way for the establishment of the much-celebrated ‘Equitable Pioneers Co-operative Society’, in Rochdale. But it's not just shared ownership that gets the Brits going. When we need to raise cash, we’re partial to a collective ‘whip round’ – a forerunner to crowdfunding perhaps? Indeed, the world's first crowdfunding project is believed to be Nelson's Column in London's Trafalgar Square, which was paid for collectively by public subscriptions in 1843.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,012 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,004 |
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 ».