Impact of Social Network Embedding on Cooperative Members’ Wage Income Distribution Mechanism and Access to Employment Information and Computational Modeling Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Social network is a special social factor in the development of cooperatives, and the influence of the degree of social network embeddedness cannot be ignored in order to realize the high-quality development of cooperative economy.In this paper, we first use the entropy power method to measure and characterize the social network embeddedness, and then use the OLS regression model to analyze the influence mechanism of social relationship network embeddedness on the mechanism of wage income distribution and access to employment information of cooperative members, and explore the moderating role of environmental dynamics.The experimental results show that there is a certain strength gap in the external relationships of the social network of rural cooperative members, and the level of social relationship network embeddedness among samples from different regions is polarized.At the same time, the internal and external embeddedness of the social network of cooperative members has a positive effect on the efficiency of employment information acquisition, and there is a mediating role of the wage income distribution mechanism between the two.In addition, environmental dynamics moderates the two paths of action between social relationship network embeddedness and wage income distribution mechanism and employment information acquisition efficiency, but the moderating effect of environmental dynamics on capital income distribution mechanism and employment information acquisition efficiency is not significant.This study has certain guiding significance for the innovative development of cooperative economy.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».