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>
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,030 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,011 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,015 |
| Communication savante | 0,010 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,018 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle