Notice bibliographique
Résumé
We propose a model of cycles of distrust and conflict. Overlapping generations of agents from two groups sequentially play coordination games under incomplete information about whether the other side consists of "extremists" who will never take the good/trusting action. Good actions may be mistakenly perceived as bad/distrusting actions. We also assume that there is limited information about the history of past actions, so that an agent is unable to ascertain exactly when and how a sequence of bad actions originated. Assuming that both sides are not extremists, spirals of distrust and conflict get started as a result of a misperception, and continue because the other side interprets the bad action as evidence that it is facing extremists. However, such spirals contain the seeds of their own dissolution: after a while, Bayesian agents correctly conclude that the probability of a spiral having started by mistake is sufficiently high, and bad actions are no longer interpreted as evidence of extremism. At this point, one party experiments with a good action, and the cycle restarts. We show how this mechanism can be useful in interpreting cycles of ethnic conflict and international war, and how it also emerges in models of political participation, dynamic inter-group trade, and communication -leading to cycles of political polarization, breakdown of trade, and breakdown of communication.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».