Social choice with approximate interpersonal comparison of welfare gains
Notice bibliographique
Résumé
Suppose it is possible to make approximate interpersonal comparisons of welfare gains and losses. Thus, if w, x, y, and z are personal psychophysical states (each encoding all ethically relevant information about the physical and mental state of a person), then it sometimes possible to say, ``The welfare gain of the state change w --> x is greater than the welfare gain of the state change y --> z.'' We can represent this by the formula ``(w --> x)> (y --> z)'', where `>' is a `difference preorder': an incomplete preorder on the space of all possible personal state changes. A `social state change' is a bundle of personal state changes. A `social difference preorder' (SDP) is an incomplete preorder on the space of social state changes, which satisfies Pareto and Anonymity axioms. The `minimal' SDP is the natural extension of the Suppes-Sen preorder to this setting; we show that it is a subrelation of every other SDP. The `approximate utilitarian' SDP ranks social state changes by comparing the sum total utility gain they induce, with respect to all `utility functions' compatible with `>'. The `net gain' preorder ranks social state changes by comparing the aggregate welfare gain they induce upon various subpopulations. We show that, under certain conditions, all three of these preorders coincide.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».