A worldwide consensus on nudging? Not quite, but almost
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nudges are choice‐preserving interventions that steer people's behavior in specific directions while still allowing them to go their own way. Some nudges have been controversial, because they are seen as objectionably paternalistic. This study reports on nationally representative surveys in eight diverse countries, investigating what people actually think about nudges and nudging. The study covers Australia, Brazil, Canada, China, Japan, Russia, South Africa, and South Korea. Generally, we find strong majority support for nudges in all countries, with the important exception of Japan, and with spectacularly high approval rates in China and South Korea. We connect the findings here to earlier studies involving Denmark, France, Germany, Hungary, Italy, the United Kingdom, and the United States. Our primary conclusion is that while citizens generally approve of health and safety nudges, the nations of the world appear to fall into three distinct categories: (i) a group of nations, mostly liberal democracies, where strong majorities approve of nudges whenever they (a) are seen to fit with the interests and values of most citizens and (b) do not have illicit purposes; (ii) a group of nations where overwhelming majorities approve of nearly all nudges; and (iii) a group of nations that usually show majority approval, but markedly reduced approval rates. We offer some speculations about the relationship between approval rates and trust.
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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 | 0,039 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».