G<scp>lobal</scp>S<scp>ecurity</scp>P<scp>olicies against</scp>T<scp>errorism and the</scp>F<scp>ree</scp>R<scp>iding</scp>P<scp>roblem</scp>: A<scp>n</scp>E<scp>xperimental</scp>A<scp>pproach</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The World Trade Center attack has shed light on the urgent need to implement preventing measures against terrorism and to enhance cooperation in the global security system for all countries. However, international coordination cannot be taken for granted. It is often ineffective and likely to fail for several reasons. Perhaps the more prominent reason to explain failure in coordination is that collective actions against terrorism may suffer from the well‐known free riding problem. In this paper we experimentally investigate cooperation dilemma in counterterrorism policies by measuring to what extent international deterrence policy may suffer from free riding. In our game, contributions to the group account do not aim to increase the production of the public good but instead seek to decrease the probability that a stochastic event destroys the good. A country could choose to free ride by investing nothing in the international deterrence policy and instead invest all its resources in its own national protection or even choose to ignore totally terrorism by investing on alternative projects. We also look at the effects of institutions that allow sanctioning and rewarding of other countries to facilitate coordination on deterrence policy. We find that, in absence of institutional incentives and after controlling for risk aversion, most of countries defect by investing very weakly in collective actions against terrorism while largely investing to protect themselves. In contrast, the introduction of punishment/reward incentive systems improves significantly the contribution level to the collective security account.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,004 |
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 ».