Optimal redistribution when different workers are indistinguishable
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Using the standard non linear income and commodity taxation framework, we examine the optimal policy to be adopted when the same labour disutility can receive two opposite interpretations: taste for leisure and activity limitation. In the absence of complete information about individual characteristics, an income tax does not allow distinguishing lazy from handicapped individuals. One may rely, however, on a combination of commodity and income taxes to redistribute from the former to the latter when they differ in their preferences for commodities. JEL Classification: H21, H41 Redistribution optimale quand les divers travailleurs sont indistincts. A l’aide du cadre d’analyse conventionnel de fiscalité non linéaire sur les revenus et les biens, ce mémoire examine la politique optimale à adopter quand le même niveau de désutilité du travail peut être interprété de deux manières opposées : goût pour le loisir et souffrance attribuable à une infirmité. En l’absence de renseignements complets à propos des caractéristiques des individus, un impôt sur le revenu ne permet pas de distinguer les individus paresseux de ceux qui sont handicapés. On peut cependant compter sur une combinaison de taxes sur les revenus et les biens pour redistribuer du premier groupe vers le second quand leurs préférences pour les biens diffèrent.
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».