Social Capital, Internet Use and Engagement
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle