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Enregistrement W4308058271 · doi:10.1037/pspa0000324

People in historically rice-farming areas are less happy and socially compare more than people in wheat-farming areas.

2022· article· en· W4308058271 sur OpenAlexaff
Cheol-Sung Lee, Thomas Talhelm, Xiawei Dong

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality and Social Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensBooth University College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHappinessRice farmingAgricultureInterdependenceChinaPsycINFOLife satisfactionSocioeconomicsPsychologySociologyGeographySocial psychologyPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using two nationally representative surveys, we find that people in China's historically rice-farming areas are less happy than people in wheat areas. This is a puzzle because the rice area is more interdependent, and relationships are an important predictor of happiness. We explore how the interdependence of historical rice farming may have paradoxically undermined happiness by creating more social comparison than wheat farming. We build a framework in which rice farming leads to social comparison, which makes people unhappy (especially people who are worse off). If people in rice areas socially compare more, then people's happiness in rice areas should be more closely related to markers of social status like income. In two studies, national survey data show that income, self-reported social status, and occupational status predict people's happiness twice as strongly in rice areas than wheat areas. In Study 3, we use a unique natural experiment comparing two nearby state farms that effectively randomly assigned people to farm rice or wheat. The rice farmers socially compare more, and farmers who socially compare more are less happy. If interdependence breeds social comparison and erodes happiness, it could help explain the paradox of why the interdependent cultures of East Asia are less happy than similarly wealthy cultures. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,273 · 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'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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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