Satisfaction a l'egard de la vie et revenu dans les voisinages urbains au Canada
Bibliographic record
Abstract
Un domaine emergent de la recherche sur le bien-etre subjectif (BES) est axe sur les differences dans les niveaux de BES entre les pays et entre les regions geographiques d'un pays. La prise en compte des differences geographiques permettrait d'elargir nos connaissances concernant les determinants du BES et d'aller au-dela des facteurs que representent les traits de personnalite et les caracteristiques sociodemographiques des personnes pour englober les integres dans les environnements des personnes. Une question comporte des repercussions theoriques et strategiques importantes, a savoir si le revenu des autres habitants de la meme region geographique est associe au BES des personnes. L'association pourrait etre positive si les personnes profitaient des ressources, de l'amenagement et du capital social ameliores des regions a revenu eleve. L'association pourrait aussi etre negative si les personnes tentaient de reproduire le style de vie de leurs voisins plus fortunes. Des etudes empiriques connexes n'ont pas permis jusqu'à maintenant d'arriver a un consensus sur cette question. La presente etude tente de resoudre la question de deux facons importantes. En premier lieu, elle examine si l'effet sur le BES du revenu moyen dans une region geographique (revenu de la localite) est sensible a l'echelle des unites geographiques. Grace a un tres vaste echantillon de repondants se trouvant dans trois echelons de regions geographiques organises de maniere hierarchique, la presente etude fournit des estimations fiables de l'association entre le BES et le revenu moyen dans les voisinages immediats (definis comme les ), les collectivites locales ( ) et les municipalites ( ). En deuxieme lieu, la presente etude vise a determiner comment le choix des variables de controle influence l'effet estime du revenu de la localite. En tenant compte de facon sequentielle des effets des caracteristiques demographiques et socioeconomiques individuelles, de l'etat de sante general autoevalue et des attributs a l'echelon de la region, il est possible d'examiner les mecanismes probables grace auxquels le revenu de la localite est lie au BES des personnes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".