When Do Punishment Institutions Work
Notice bibliographique
Résumé
While peer punishment sometimes motivates increased cooperation, it sometimes reduces cooperation. We use a lab experiment to study why punishment sometimes fails. We begin with a gift exchange game with punishment as it has typically been implemented therein since punishment has often backfired in this game. We modify two features of punishment that could increase its efficacy: punishment's strength and its timing (whether the punisher publicly pre-commits to punishment or acts after the punishee). We replicate the result that peer punishment in gift exchange games can reduce cooperation, but show that this bad outcome disappears if punishment is more powerful. This does not seem primarily due to punishment's threat leading to spiteful behavior: we find little evidence of spite, and the same punishment does not perform better when it is chosen after the fact. We find two main reasons that punishment decreases cooperation: lower wages are offered (a stick is substituted for a carrot); and many punishers don't design punishment to properly incentivize high effort, particularly when punishment is weak in power. Punishment that is not publicly pre-committed is not effective in this game, even though this kind of punishment is similar to that used in public good games in the literature where punishment does seem to increase cooperation. The only punishment institution that increases cooperation is high-power punishment that is publicly pre-committed, which works through strong incentives rather than reciprocity. Finally, the existence of a punishment institution often decreases social surplus (when punishment-related losses are considered), although it may eventually increase social surplus if it is powerful and publicly pre-committed.
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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 | 0,011 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,003 |
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 ».