Radical framing effects in the ultimatum game: the impact of explicit culturally transmitted frames on economic decision-making
Notice bibliographique
Résumé
Many studies have documented framing effects in economic games. These studies, however, have tended to use minimal framing cues (e.g. a single sentence labelling the frame), and the frames did not involve unambiguous offer expectations. Results often did not differ substantially from those in the unframed games. Here we test the hypothesis that, in contrast to the modal offer in the unframed ultimatum game (UG) (e.g. 60% to the proposer and 40% to the responder), offers in a UG explicitly framed either as a currency exchange or a windfall will closely conform to expectations for the frame and diverge substantially from the modal offer. Participants recruited from MTurk were randomized into one of two conditions. In the control condition, participants played a standard UG. In the treatment conditions, players were provided a vignette explicitly describing the frame with their roles: some were customers and bankers in a currency exchange, and others were in a windfall scenario. We predicted (i) that modal offers in the currency exchange would involve an asymmetric split where greater than 80% went to customers and less than 20% went to bankers, and (ii) that variation in windfall offers would converge onto a 50–50 split with significantly less variation than the control condition. Our first prediction was confirmed with substantial effect sizes (d = 1.09 andd = −2.04), whereas we found no evidence for our second prediction. The first result provides further evidence that it is difficult to draw firm conclusions about economic decision-making from decontextualized games.
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 | 0,007 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».