Preferences over the Fair Division of Goods: Information, Good, and Sample Effects in a Health Context
Notice bibliographique
Résumé
Greater recognition by economists of the influential role that concern for distributional equity exerts on decision making in a variety of economic contexts has spurred interest in empirical research on the public judgments of fair distribution. Using a stated-preference experimental design, this paper contributes to the growing literature on fair division by investigating the empirical support for each of five distributional principles — equal division among recipients, Rawlsian maximin, total benefit maximization, equal benefit for recipients, and allocation according to relative need among recipients — in the division of a fixed bundle of a good across settings that differ with respect to the good being allocated (a health care good — pills, and non-health care but still health-affecting good — apples) and the way that alternative possible divisions of the good are described (quantitative information only, verbal information only, and both). It also offers new evidence on sample effects (university sample vs. community samples) and how the aggregate ranking of principles is affected by alternative vote-scoring methods. We find important information effects. When presented with quantitative information only, support for the division to equalize benefit across recipients is consistent with that found in previous research; changing to verbal descriptions causes a notable shift in support among principles, especially between equal division of the goods and total benefit maximization. The judgments made when presented with both quantitative and verbal information match more closely those made with quantitative-only descriptions rather than verbal-only descriptions, suggesting that the quantitative information dominates. The information effects we observe are consistent with a lack of understanding among participants as to the relationship between the principles and the associated quantitative allocations. We also find modest good effects in the expected direction: the fair division of pills is tied more closely to benefit-related criterion than is the fair division of apples (even though both produce health benefits). We find evidence of only small differences between the university and community samples and important sex-information interactions.
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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 | 0,054 | 0,253 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,001 |
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 ».