Culture compensates for weak institutions: Determinants of attitudes toward free-riding across the world
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the factors contributing to cross-cultural variation in the disapproval of free-riding behaviors such as tax evasion, fare dodging, and benefits fraud. While some cross-cultural researchers contend that attitudes toward these behaviors exhibit minimal variance due to a universal value of fairness, others adopting an institutional perspective argue that significant differences can be explained by factors like government effectiveness and the rule of law. We aim to replicate the pivotal role of institutional quality and propose that its impact is further moderated by cultural dimensions of individualism-collectivism and tightness-looseness. Utilizing a diverse dataset from the World Values Survey and European Values Study, encompassing 92 countries and over 158,000 individuals, we employ multilevel modeling to explore global and contextual patterns. Our findings reveal that while institutional quality reduces tolerance for free riding globally, its effect is not uniform and varies significantly based on cultural context. Specifically, whereas attitudes to free riding in individualistic and loose cultures depend heavily on just and effective governance, in collectivist and tight societies this reliance diminishes as group-centric values and low tolerance toward deviance help sustain compliant attitudes even when institutional quality is low.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».