Mapping demographic variations in sense of mastery across the world a cross-national analysis of 22 countries in the global flourishing study
Notice bibliographique
Résumé
Are certain parts of the world home to people with a higher sense of mastery? Does mastery vary across key demographic factors in similar or different ways across national contexts? These questions have been underexplored, or not explored at all. We analyzed nationally representative data from 22 countries in the Global Flourishing Study (N = 202,898) and evaluated these questions. People with the highest mastery were found in countries from Latin America (e.g., #1 Mexico, #3 Argentina), the Middle East/North Africa (e.g., #2 Egypt), and in high-income societies across different regions (e.g., #4 Israel, #5 United States, #6 Spain, #7 Sweden, #8 Hong Kong, and #9 Australia). The results indicate that a high a sense of mastery is achievable in diverse geographical and cultural contexts. Meta-analytic results that pooled country-specific estimates showed a progressive increase in mastery with age. Higher mastery was reported by people who were self-employed or employed by an employer, married, highly educated, regular attendees of religious services, and men. We also observed substantial heterogeneity in these factors across countries. Our research contributes to a more nuanced understanding of global patterns of mastery, and also suggests pathways for fostering mastery within and across diverse national contexts.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».