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Enregistrement W2189003395

Revealed Meta-Preferences: Axiomatic Foundations of Normative Assessments in the Capability Approach

2011· preprint· en· W2189003395 sur OpenAlexfundno aff
Sebastian Silva-Leander

Notice bibliographique

RevueOxford University Research Archive (ORA) (University of Oxford) · 2011
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesministerium für Wirtschaftliche Zusammenarbeit und EntwicklungAustralian Agency for International DevelopmentGeorg-August-Universität GöttingenUniversity of OxfordInternational Development Research CentreEconomic and Social Research CouncilInternational Fine Particle Research InstituteUnited Nations Development ProgrammeRobertson FoundationUNICEF
Mots-clésNormativeAxiomConstruct (python library)Revealed preferenceRanking (information retrieval)Set (abstract data type)Mathematical economicsPreferencePreference relationRelation (database)WelfareEconomicsPositive economicsEpistemologyComputer scienceMicroeconomicsMathematicsArtificial intelligencePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the possibility of defining a non-utilitarian normative standard for assessments of welfare and deprivation. The paper contributes to this end in three ways. First, the paper formalises a key aspect of Prof. Sen's critique of the assumption of consistent utility maximisation in the revealed preference theory. Secondly, the paper explores alternative formulations of the axiom of revealed preferences that are consistent with Prof. Sen's critique and proposes a set of intuitive assumptions to characterise the relation between observed choices and underlying references in the absence of consistent utility maximisation. Finally, we use these to construct two alternative normative ranking rules that can be used in non-utilitarian welfare economics.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,012
Communication savante0,0060,014
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,252
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,038 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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