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Enregistrement W2899658648 · doi:10.33774/apsa-2020-ngmjv

Inspiring Regime Change

2020· article· en· W2899658648 sur OpenAlexaff
Stephen Morris, Mehdi Shadmehr

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia Influence and Politics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVanguardOptimismAction (physics)Regime changeProcess (computing)Mechanism (biology)Distribution (mathematics)InequalityFace (sociological concept)Political scienceMicroeconomicsEconomicsSocial psychologySociologyPsychologyComputer scienceDemocracyMathematicsLawEpistemologySocial sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We conceptualize the process of inspiring regime change, characterize the optimal inspiration strategy, and study its consequences. Drawing from the literature, we formalize the process of inspiring regime change as a mechanism, in which a leader assigns psychological rewards to different anti-regime actions. Citizens face a coordination problem in which each citizen has a private, endogenous degree of optimism about the likelihood of regime change. Because more optimistic citizens are easier to motivate, optimal inspiration entails optimal screening: a mechanism to implicitly parse citizens based on their degree of optimism. This leads to a distribution of anti-regime actions. A key result is the emergence of a vanguard, consisting of citizens who engage in the endogenous, maximum level of anti-regime action. Other citizens participate at varying degrees, with less optimistic citizens contributing less. We show that more heterogeneity (e.g., higher inequality) among potential revolutionaries reduces the likelihood of regime change.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,896

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,270
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,108 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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