Social Capital, Internet Use and Engagement
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines how Internet use relates to social capital and its outcomes- civic and political engagement. This topic has received much attention recently, but the concept of social capital needs clarification to enhance the quality of empirical examinations. I use Coleman’s (1988) original formulation of social capital, which has three components: obligations, expectations and trustworthiness of structures; information channels; and norms and effective sanctions. Subsequent iterations of Coleman’s definition, such as Putnam’s (1993, 2000) work, have ignored the information channel component of social capital. This component, I argue, is critical to defining social capital and to understanding how the Internet could affect social capital and its outcomes. The Internet is a important mechanism of information gathering and information flow. Thus, it can be critical to the functioning of social capital as an information channel. Using the Canadian General Social Survey- Cycle 14 (2000), I test a causal model that examines how Internet use relates to trust as well as civic and political engagement. Internet use, particularly informational uses of the Internet, helps to predict political engagement. I compare Internet users and non-users, as well as general Internet use and informational uses of the Internet to more fully illustrate the role of the Internet in social capital and its outcomes- civic and political engagement. When comparing the various models, I find that the direct impact of education on political engagement is greatly diminished by introducing informational uses of the Internet to the model predicting engagement. I argue that by enabling the information channel component of social capital, Internet use can reduce the effects of education, which can expand levels of civic and political engagement in the population.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».