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Enregistrement W4387431662 · doi:10.1016/j.jebo.2023.09.025

Religion and cooperation across the globe

2023· article· en· W4387431662 sur OpenAlexafffund
Felipe Valencia Caicedo, Thomas Dohmen, Andreas Pondorfer

Notice bibliographique

RevueJournal of Economic Behavior & Organization · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCulture, Economy, and Development Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésProsocial behaviorAltruism (biology)BuddhismReciprocity (cultural anthropology)GlobePositive economicsSocial psychologyGeneral Social SurveyChristianityPunishment (psychology)SociologyHinduismWorld Values SurveyJudaismPsychologyEconomicsReligious studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social science research has stressed the important role of religion in sustaining cooperation among non-kin. We contribute to this multidisciplinary literature with a large-scale empirical study documenting the relationship between religion and cooperation. We analyze newly available, experimentally validated, and globally representative data on social preferences and world religions (Christianity, Islam, Hinduism, Buddhism and Judaism). We find that individuals who report believing in such religions exhibit more prosocial preferences, as measured by their levels of positive reciprocity, altruism and trust. We further document heterogeneous patterns of negative reciprocity and punishment—two key elements for cooperation—across world religions. The association between religion and prosocial preferences is stronger in more populous societies and weaker in countries with better formal institutions. The interactive results between these variables point again towards the substitutability between religious and secular institutions, when it comes to sustaining cooperation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,293 · 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.

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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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