Credible Commitments and the Right to Bear Arms: Viewing the Second Amendment from a Game-Theoretic Perspective
Notice bibliographique
Résumé
For most of its existence, the Second Amendment was largely ignored by Constitutional scholars. Recently, a veritable cottage industry has developed in which two distinct camps have surfaced: so-called “Standard Modelers,” who argue that individuals have a right to bear arms for self-defense, the defense of the state, and, in the most extreme examples, to overthrow the government should it become tyrannical, and those who view the Second Amendment as a collective right vested in the state militias for the purposes of law enforcement, to protect against foreign aggression, to quell domestic insurrection, and as a check against federal overreach. Despite the enormous gulf between them, both sides agree that the right to bear arms provides a counterbalance against the federal government. This paper uses insights from game theory to shed new light on the adoption of the Second Amendment. The states suffered a commitment problem. They wished to cooperate with each other by founding a new republic, but feared the consequences of doing so: losing their freedom to a powerful government. The Second Amendment militated against the need for a large federal army, acted to counterbalance federal forces, and created the offensive means with which to confront a tyrannical government.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,024 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| 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 ».