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Enregistrement W6996787992

Subjective Well-Being in Cities: A multidimensional concept of individual, social and cultural variables

2020· article· en· W6996787992 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubjective well-beingLife satisfactionAntecedent (behavioral psychology)Scale (ratio)Context (archaeology)Field (mathematics)Test (biology)Hofstede's cultural dimensions theory
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subjective indicators of well-being have been proposed as guides for development policy since development is not limited to material wealth. Development studies have suffered from a materialistic bias . The paper presents a comparative cross-cultural investigation of domains of subjective well-being (SWB) and a global measure of Satisfaction with Life as a Whole (SWLS) in three cities: Bogotá-Colombia; Belo-Horizonte-Brazil and Toronto-Canada. The Personal and National Wellbeing Indexes (PWI and NWI) developed by the International Wellbeing Group as well as the Satisfaction With Life Scale were applied and successfully validated at the city level. The cities chosen have similar democratic institutions but different cultures and different ¿objective¿ indicators of development. Significant differences across cities as well as significant interaction effects were found for the subjective well-being indexes and demographic variables. Based on these results, we propose that NWI may be seen as a contextual antecedent of PWI, consistent with our view that individual evaluations of SWB may be determined by dispositional factors (top-down), context (bottom-up domains) and cultural values. The validation of the subjective well-being indexes in diverse cultural contexts is an important contribution in a field that has been mainly dominated by European, American and Australian samples.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
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