Understanding Strategic Behavior and Its Contribution to Hypothetical Bias When Eliciting Values for a Private Good
Notice bibliographique
Résumé
Understanding market demand and premiums paid for food products with social and environmental attributes is increasingly important to ensure adequate information for the agri‐food system. Stated preference (SP) surveys are a flexible and affordable approach to elicit values, however the presence of hypothetical bias compromises their reliability. In this study, we seek to identify strategic behaviors and how they relate to hypothetical bias in SP survey for private goods. An online survey was conducted to measure willingness‐to‐pay (WTP) for regular and free‐run eggs using two treatments, a nonhypothetical experimental auction and an open‐ended elicitation question. We find that the bias associated with the presence of strategic behavior in the open‐ended elicitation survey can be isolated by calculating premiums, which are defined as the difference between declared values for free‐run eggs and regular eggs. The insight gained from this study can be used to improve experimental design of hypothetical SPs surveys and significantly reduce hypothetical bias. Comprendre la demande et la volonté de payer pour des biens alimentaires avec des caractéristiques sociales et environnementales est important afin d'assurer une information adéquate pour le secteur agroalimentaire. Les sondages déclaratifs sont une approche flexible et peu coûteuse pour capturer les valeurs, par contre la présence d'un biais hypothétique réduit la fiabilité des valeurs ainsi estimées. Dans cette étude nous tentons d'identifier le comportement stratégique en lien avec le biais hypothétique intrinsèque aux sondages déclaratifs. À cet effet, nous réalisons un sondage en ligne qui mesure le consentement à payer pour des œufs réguliers et de poules en liberté en utilisant deux traitements, une enchère non hypothétique et une question ouverte. Nous trouvons que le comportement stratégique présent en situation déclarative peut être isoler en calculant la prime, laquelle est définie comme étant la différence entre la valeur déclarée pour les œufs de poules en liberté et des œufs réguliers. Les résultats de cette étude peuvent être utilisés pour améliorer le design expérimental des enquêtes de préférences révélées et limiter le biais hypothétique.
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 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 | 0,043 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».