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Enregistrement W1505811175

Friedman, Harsanyi, Rawls, Boulding - or Somebody Else?

2003· preprint· en· W1505811175 sur OpenAlexaboutno aff
Stefan Traub, Christian Seidl, Ulrich Schmidt, M. Vittoria Levati

Notice bibliographique

RevueEconstor (Econstor) · 2003
Typepreprint
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueDecision-Making and Behavioral Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésEconomicsQuarter (Canadian coin)InequalityVeil of ignoranceDistributive justiceIgnoranceDistributive propertySocial welfare functionInequity aversionWelfareMicroeconomicsSocial psychologyWelfare economicsEconomic JusticePsychologyMathematicsPolitical scienceLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates distributive justice using a fourfold experimental design : The ignorance and the risk scenarios are combined with the self-concern and the umpire modes. We study behavioral switches between self-concern and umpire mode and investigate the goodness of ten standards of behavior. In the ignorance scenario, subjects became on average less inequality averse as umpires. A within-subjects analysis shows that about one half became less inequality averse, one quarter became more inequality averse and one quarter left its behavior unchanged as umpires. In the risk scenario, subjects become on average more inequality averse in their umpire roles. A within-subjects analysis shows that half of them became more inequality averse, one quarter became less inequality averse, and one quarter left its behavior unchanged as umpires. As to the standards of behavior, several prominent ones (leximin, leximax, Gini, Cobb-Douglas) experienced but poor support, while expected utility, Boulding's hypothesis, the entropy social welfare function, and randomization preference enjoyed impressive acceptance. For the risk scenario, the tax standard of behavior joins the favorite standards of behavior.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,011

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,254 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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