Variations in character involving an orientation to promote good across sociodemographic groups in 22 countries
Notice bibliographique
Résumé
An orientation to promote good (i.e., a disposition to take actions that contribute to the good of oneself and others) has been associated with better health and well-being outcomes. However, less is known about how orientation to promote good differs across countries and across sociodemographic groups within different countries. Using a sample of 202,898 adults from 22 diverse countries, this study examined the distribution of orientation to promote good across key sociodemographic groups within each country separately, and cross-nationally by pooling estimates across countries. Our results suggest that population mean levels of promoting good vary substantially across countries. In the pooled results, the means of promoting good also vary across most of the sociodemographic factors that we examined. Specifically, individuals who are older, female, married, employed or retired, highly educated, attending religious services frequently, and native-born reported higher means of promoting good than those in other demographic groups. In country-specific analyses, the sociodemographic variation in promoting good also differs across countries, indicating diverse societal influences. This study provides novel insights into the social distribution of orientation to promote good, which paves the way for future investigations into sociocultural influences that may shape individuals' expression of character across different national contexts.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».