Network-cycle motif participation is associated with individual and collective wealth in Honduran villages
Notice bibliographique
Résumé
Geodesic cycles, or loops of nodes connected in a sequence within a network, are an important if under-studied network motif, and their prominence or deficiency is associated with both beneficial and detrimental properties in diverse kinds of networks. Here, we examine cycles formed by people's reports of informal borrowing/lending and friendship ties among 22,551 rural Hondurans (in 174 isolated villages), and we explore their association with personal and community wealth across two time points. We find that cycles of different lengths (i.e., 3 or 4 ties in a loop) constitute an over-represented motif, and their quantity is strongly associated with individual wealth, i.e., richer individuals are involved in more cycles. Furthermore, we introduce a new metric of cycle composition, defined as the average of some measure (e.g., wealth) of a node's alters in its cycles, and find that this metric outperforms cycle quantity as an indicator of both current and future wealth. A longitudinal analysis also reflects a higher participation rate in future cycles among wealthier individuals. When benchmarking cycles with eigenvector centrality, we find that cycle participation offers distinctive insights. Finally, cycle composition is a strong indicator of overall village wealth. In sum, the potential for the flow of money in a village through structural social network cycles may relate to both individual-level and village-level wealth.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».