Perceived Social Cohesion in Ukraine: Diversity and Attitudes
Notice bibliographique
Résumé
This article demonstrates the ways in which social cohesion as a “sense of togetherness” is progressing within Ukrainian society—a society that is striving to escape the post-Soviet model as it undergoes the processes of state- and nation building and democratic development. This study draws on a national population survey and applies cluster analysis to identify homogeneous groups of the population in terms of their social-cohesion perceptions and behaviours. Six clusters are identified: distrustful, disunited, ambivalent, tolerant, connected, and declarative. The authors establish the composition of each cluster in relation to socio-economic, socio-demographic, ethnocultural, and attitudinal characteristics. Their research questions the relevance of institutional trust as a social-cohesion indicator in the context of the specific conditions of transitional societies. The authors submit that trust in political institutions might strengthen social cohesion at the level of society without necessarily corresponding to individually oriented indicators of social cohesion, such as civic and political participations. This paper sheds light on the weaknesses of the methodological approach advanced by Joseph Chan and colleagues. With the application of cluster analysis in the present study, one finds that the horizontal dimension of social cohesion is particularly well suited for use in cross-cultural studies. By contrast, the vertical dimension emerges as more contextual, requiring greater attention to the specificities of a given political regime. This paper proposes the existence of social-cohesion zigzags displaying an ambivalent state of perceptional schemes where the highest cohesion scores in some indicators are accompanied by the lowest ones in others within the same representative group. This study confirms the complexity and multi-level nature of social cohesion in transitional societies.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».