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Enregistrement W2944376047 · doi:10.1017/s0265052519000049

CORRUPTION IN ADVERSARIAL SYSTEMS: THE CASE OF DEMOCRACY

2018· article· en· W2944376047 sur OpenAlexaff
Daniel Weinstock

Notice bibliographique

RevueSocial Philosophy and Policy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCorruption and Economic Development
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInstitutionDemocracyAdversarial systemIncentivePolitical scienceLanguage changeLaw and economicsPolitical economyEconomicsEconomic systemMarket economyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: In this essay I argue that adversarial institutional systems, such as multi-party democracy, present a distinctive risk of institutional corruption, one that is particularly difficult to counteract. Institutional corruption often results not from individual malfeasance, but from perverse incentives that make it the case that agents within an institutional framework have rival institutional interests that risk pitting individual advantage against the functioning of the institution in question. Sometimes, these perverse incentives are only contingently related to the central animating logic of an institution. In these cases, immunizing institutions from the risk of corruption is not a theoretically difficult exercise. In other cases, institutions generate perverse or rival incentives in virtue of some central feature of the institution’s design, one that is also responsible for some of the institution’s more positive traits. In multi-party democratic systems, partisanship risks giving rise to too close an identification of the partisan’s interest with that of the party, to the detriment of the democratic system as a whole. But partisanship is also necessary to the functioning of such a system. Creating bulwarks that allow the positive aspects of partisanship to manifest themselves, while offsetting the aspects of partisanship through which individual advantage of democratic agents is linked too closely to party success, is a central task for the theory and practice of the institutional design of democracy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,030
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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