Methods reflect values: Evaluating the shortcomings of the average for measuring population well-being.
Notice bibliographique
Résumé
As governments and institutions embrace subjective well-being as a policy outcome, aggregating well-being in a population has become commonplace. The default method used to aggregate population well-being is taking the arithmetic mean (average). However, using average well-being as a key performance indicator, while useful, can omit morally relevant information, like the extent of suffering and inequality. We examine three alternative methods for aggregating life satisfaction, grounded in the ethical theories of: prioritarianism (a weighted average that prioritizes improvements at the bottom of the scale), sufficientarianism (the proportion of respondents answering above a "suffering" threshold), and egalitarianism (the degree of inequality) and compare them to the average. Toward this end, we used nationally representative data from 3,035,971 participants across 148 countries drawn from the 2005 to 2022 Gallup World Poll and the 1981-2021 World Values Survey. We found that the distribution of life satisfaction deviated significantly from a normal distribution in all countries, suggesting that using the mean and standard deviation cannot adequately capture the full distribution. After re-ranking countries according to the degree of life satisfaction inequality, we found that 56 countries deviated by at least 20 ranks compared to their average life satisfaction rankings. Finally, we observed that 9%-46% of the time, increases in average well-being at the country level were accompanied by increasing suffering and inequality. Our findings show the downside of using the average and offer alternatives that are aligned with promoting equitable well-being growth. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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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 | 0,163 | 0,430 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».