Simulation of the Clash between Cultural Values in Heterogeneous Society using Numerical Methods
Notice bibliographique
Résumé
Cultural value conflicts, which have their origins in different moral codes, traditions, and social standards, are a reliable source of social friction in communities that are comprised of people from different backgrounds. When it comes to effectively forecasting or controlling the dynamics of such disputes, traditional qualitative techniques often provide inadequate results. In this study, a mathematical framework is presented for the purpose of simulating cultural value conflicts via the use of numerical approaches that are based on differential equation modelling and agent-based systems. We construct a conflict index function that simulates interactions between cultural groups across time. This function is based on Hofstede's cultural dimensions theory as well as Inglehart–Welzel's cultural map. The quantification of cultural resilience and conflict escalation in hypothetical multicultural configurations is accomplished by the enhanced use of finite difference techniques and interaction models inspired by the Lotka–Volterra model. In order to undertake empirical validation, census-based demographic data and World Values Survey (WVS) datasets from Canada and the Netherlands, two of the most notable multicultural countries in the world, are used. The findings indicate that there are non-linear patterns of cultural convergence and divergence that occur under different integration approaches and population changes for different populations. The data that we have obtained provide a quantitative foundation for policy choices that are intended to improve social cohesiveness and reduce the amount of cultural polarization that exists. This research marks a big step forward in the process of incorporating numerical simulation into the investigation of sociocultural conflicts.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».