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Enregistrement W4362583934 · doi:10.1007/s10902-023-00652-4

A Public, Open, and Independently-Curated Database of Happiness Coefficients

2023· article· en· W4362583934 sur OpenAlexafffundabout
Christopher Barrington‐Leigh, Katja Lemermeyer

Notice bibliographique

RevueJournal of Happiness Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésHappinessContext (archaeology)Variety (cybernetics)Diversity (politics)Life satisfactionGovernment (linguistics)Human capitalPublic policyDatabasePublic relationsPsychologyEconomicsPolitical scienceSocial psychologyEconomic growthComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present a nascent database of happiness coefficients. This is a synthesis of evidence on the size of improvements to human life experience that can be expected from changing objective, policy-amenable circumstances. The wealth of data on people’s self-reported satisfaction with life in a wide variety of circumstances, from around the world, including respondents undergoing a diversity of changes and life events and subject to a variety of public policies and policy changes, has provided a rich base of knowledge about what makes life good. This growing research literature has in recent years been met with interest from central governments looking for accountable but more human-centred approaches to measuring progress, as well as for communicating objectives, making policy, and allocating resources. Meanwhile, frameworks for benefit-cost accounting using inference from life satisfaction data have been devised. In some cases central government finance departments and treasuries are incorporating this approach into their formal methodology for budgeting. The body of causal inference about these effects is still somewhat diffuse. Collating, reviewing, and synthesizing such evidence should be led initially by academia and ultimately by a broad academic, civil society, and government collaboration. We report on the assembly of a database of summary estimates for Canada, supplemented where needed by evidence from around the world. The categorized domains of individual experience and circumstances include Education, Environment, Work, Finances, Health, Social Capital, and Crime. The paper also explains the context for and limitations of the use of a database of happiness coefficients.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,510

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,024
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,016

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 Opus0,260
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,175 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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