Ordered Leniency: An Experimental Study of Law Enforcement with Self-Reporting
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports the results of an experiment designed to assess the ability of an enforcement agency to detect and deter harmful short-term activities committed by groups of injurers.With ordered-leniency policies, early cooperators receive reduced sanctions.We replicate the strategic environment described by Landeo and Spier (2018).In theory, the optimal ordered-leniency policy depends on the refinement criterion applied in case of multiplicity of equilibria.Our findings are as follows.First, we provide empirical evidence of a "race-to-the-courthouse" effect of ordered leniency: Mild and Strong Leniency induce the injurers to self-report promptly.These findings suggest that the injurers' behaviors are aligned with the risk-dominance refinement.Second, Mild and Strong Leniency significantly increase the likelihood of detection of harmful activities.This fundamental finding is explained by the high self-reporting rates under orderedleniency policies.Third, as a result of the increase in the detection rates, the averages fines are significantly higher under Mild and Strong Leniency.As expected when the risk-dominance refinement is applied, Mild Leniency exhibits the highest average fine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».