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Enregistrement W7037463963

Econometric analysis of compliance to social norms and socially desired behaviors

2024· other· en· W7037463963 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial capitalPanel surveyEconometric analysisProxy (statistics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette thèse porte sur l'analyse microéconométrique des comportements sociaux dans le monde contemporain, plus spécifiquement, elle explore la conformité aux normes et aux comportements socialement désirés. Elle est articulée autour de trois chapitres doublement interreliés du point de vue de l'objet (les comportements individuels qui affectent le bien-être collectif) et de l'approche d'analyse (analyse des liens de causalité selon une approche microéconométrique). Les comportements individuels antisociaux peuvent être source d'externalités négatives. Ces externalités peuvent être réciproques ou non et donc affecter le bien-être individuel et collectif. Une meilleure compréhension des causes et des effets de ces comportements permet d'élaborer des politiques appropriées visant leur internalisation. Le premier chapitre a investigué sur la relation de causalité entre la perte de capital social et certains comportements antisociaux à savoir la fraude dans les programmes sociaux du gouvernement, la fraude dans les transports publics, la fraude fiscale et les pots de vin dans les services publics. D'une part, ces comportements antisociaux ont été utilisés comme un proxy de la violation des normes sociales. D'autre part, la confiance sociale a été utilisée comme proxy du capital social parce qu'elle en est la composante principale ; la confiance sociale étant mesurée par la confiance dans le gouvernement. Nous avons soutenu que l'approche d'analyse en données de comptage était la stratégie d'analyse la plus optimale comparativement à la stratégie traditionnelle d'analyse de variable discrète qui utilise les modèles probit ou logit. Nous avons en outre montré que la distribution binomiale négative s'ajuste mieux aux données de *Word Value Survey* pour le Canada. Ainsi, l'approche de variable instrumentale binomiale négative a été utilisée pour l'analyse des liens de causalité entre la confiance sociale et la conformité aux normes sociales. Nos résultats ne démontrent pas l'évidence d'un lien de causalité entre la confiance sociale et les comportements d'intérêt, toutefois, ils mettent en exergue une association entre la volonté de violer les normes sociales et le profil socio-économique individuel des personnes qui s'adonnent à ses pratiques déviantes. les résultats suggèrent par ailleurs un biais très important de l'effet de la confiance sociale sur les variables d'intérêt. Le deuxième chapitre analyse les comportements d'un groupe particulier de personnes (les personnes vivant avec des conditions médicales sous-jacentes) dans le contexte d'une pandémie. De façon spécifique, ce chapitre a exploré les comportements des personnes vivant avec des conditions médicales sous-jacentes en réponse aux directives du gouvernement dans le cadre du *COVID-19*. Nous avons disposé de deux vagues de sondage sur les comportements des individus aux plus forts moments de la pandémie de *COVID-19* au Québec. Nous avons mis en exergue les problèmes techniques inhérents aux données de panel court notamment l'attrition des données. Ces problèmes ne permettent pas de mener efficacement une analyse en données de panel. Nous avons donc utilisé la technique de reéchantillonnage suggérée par Hirano et al. (2001). Les résultats nous permettent de soutenir que les personnes souffrant de problèmes de santé sous-jacents se conforment mieux aux directives de santé publique, tout en percevant qu'elles risquent davantage de contracter le virus à l'avenir. Les résultats ne permettent pas de soutenir l'évidence que les comportements des individus avec des conditions médicales sont gouvernés par un effet contextuel ou par une défection de leur état psychologique. Nous soutenons que les croyances de ces personnes contrastent avec les croyances hypocondriaques. Le troisième chapitre a investigué sur une nouvelle façon de mesurer la littératie financière. L'analyse économique des effets de la littératie financière se heurte à deux préoccupations d'ordre méthodologiques : la mesure de la littératie financière et les biais découlant des erreurs de mesure. Nous avons proposé dans ce chapitre, une procédure articulée en trois étapes comprenant un technique de sélection des variables. la sélection des variables est fondée sur des propriététs mathématiques bien définies et permet d'exprimer de façon unique la littératie financière avec un indice. A partir des données du sondage 2019 de l'agence de consommation en matière financière du Canada, nous avons montré que notre indice permet de mieux prédire l'effet de la littératie financière sur la planification de la retraite que le variant de l'indice de double pondération existant. Notre indice est par ailleurs plus efficace. En effet, contrairement aux indices alternatifs, notre indice donne toujours des résultats convergents avec la technique de double pondération impliquant une combinaison du *principal component analysis (pca)* et du *relative to identified distribution (ridit)*. En fin, l'analyse en variable instrumentale met en évidence un effet causal entre la littératie financière et la planification de la retraite ou le revenu dans certains sous-groupes socio-économiques.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2024
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