Demographic variation in charitable giving and helping across 22 countries in the Global Flourishing Study
Notice bibliographique
Résumé
Prosocial behaviors play a vital role in promoting individual and societal well-being. Charitable giving and helping strangers are two important expressions of prosociality; yet we know little about how these behaviors differ across sociodemographic indicators cross-nationally. Using data from the Global Flourishing Study, a diverse and international sample of 202,898 individuals across 22 countries, we examined distributions of charitable giving and helping (binary variables, yes/no) across nine demographic factors (age, gender, marital status, employment status, religious service attendance, education, immigration status, race and ethnicity, and religious affiliation) and culturally diverse countries. Unadjusted proportions of charitable giving and helping in the past month varied substantially between countries for charitable giving (from 0.10 [Japan] to 0.79 [Indonesia]) and helping (from 0.11 [Japan] to 0.83 [Nigeria]). Random effects meta-analyses confirmed that rates of charitable giving and helping differed among some demographic groups (e.g., more charitable giving with older age, less helping with older age, increased charitable giving and helping with more education) and that rates of charitable giving and helping across all demographic factors differed between countries. Better understanding how various sociodemographic factors may be associated with prosocial behaviors, and how these associations differ internationally, may help to inform interventions designed to enhance prosociality around the world.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».