National Happiness and Genetic Distance: A Cautious Exploration

幸福 排行榜 排名(信息检索) 社会经济地位 联盟 表(数据库) 政治学 发展经济学 经济 社会学 人口学 法学 古典经济学 人口 物理 天文 机器学习 计算机科学 数据挖掘
作者
Eugenio Proto,Andrew J. Oswald
出处
期刊:The Economic Journal [Oxford University Press]
卷期号:127 (604): 2127-2152 被引量:18
标识
DOI:10.1111/ecoj.12383
摘要

This article studies a famous unsolved puzzle in quantitative social science. Why do some nations report such high levels of mental well‐being? Denmark, for instance, regularly tops the league table of rich countries’ happiness; Britain and the US enter further down; some nations do unexpectedly poorly. The explanation for the long‐observed ranking – one that holds after adjustment for GDP and other socioeconomic variables – is currently unknown. Using data on 131 countries, the article cautiously explores a new approach. It documents three forms of evidence consistent with the hypothesis that some nations may have a genetic advantage in well‐being.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
zhawenchang发布了新的文献求助10
1秒前
wudu发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
Krsky发布了新的文献求助10
2秒前
tofu发布了新的文献求助10
2秒前
张慧完成签到 ,获得积分10
3秒前
xing_xing应助若即若离采纳,获得20
3秒前
littlejin完成签到 ,获得积分10
4秒前
张月完成签到,获得积分10
5秒前
橘子发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
Centaurodendron完成签到,获得积分10
5秒前
Clarissa发布了新的文献求助10
6秒前
DMSO完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
7秒前
顾旻发布了新的文献求助10
7秒前
科研通AI6.2应助lm18994782585采纳,获得10
7秒前
秋雨不随风完成签到,获得积分20
8秒前
充电宝应助袁小二采纳,获得10
8秒前
aaaa应助歇息下采纳,获得20
8秒前
yuan完成签到,获得积分10
8秒前
molihuakai应助scimaker采纳,获得10
9秒前
9秒前
科研通AI6.4应助一只飞鸟采纳,获得10
11秒前
user_huang发布了新的文献求助10
11秒前
科研通AI6.2应助明志采纳,获得10
12秒前
xingzhe完成签到,获得积分10
12秒前
13秒前
万能图书馆应助橘子采纳,获得10
13秒前
谢逸杰发布了新的文献求助10
13秒前
朴素小土豆完成签到 ,获得积分10
13秒前
天天发布了新的文献求助10
14秒前
chongya发布了新的文献求助10
14秒前
dddriverh完成签到,获得积分10
14秒前
徐hhh完成签到,获得积分10
15秒前
cgliuhx发布了新的文献求助10
15秒前
Badge完成签到,获得积分10
16秒前
刘赟发布了新的文献求助10
16秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Rosenblum, Global Change Biology 800
Essentials of Carbohydrate Chemistry and Biochemistry, 4th Edition 800
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Physiologic specialization in Peronospora manshurica 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7776762
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9318013
关于积分的说明 20361913
捐赠科研通 7363766
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3318500
关于科研通互助平台的介绍 2466422
邀请新用户注册赠送积分活动 2333873