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Enregistrement W3013887788 · doi:10.1111/cjag.12224

Testing hypothetical bias in a framed field experiment

2020· article· en· W3013887788 sur OpenAlexaffvenue
Roy Brouwer, Solomon Tarfasa

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRespondentWillingness to payEconomicsPreferenceEconometricsField experimentRevealed preferenceExperimental economicsChoice setContrast (vision)StatisticsMicroeconomicsMathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hypothetical bias is tested based on inter‐ and intra‐respondent comparisons of choice behavior, applying a hypothetical and real choice experiment. The inter‐respondent comparison commonly applied in the environmental and agricultural economics literature consists of a control group of buyers who are asked to hypothetically choose between conventional and organic beans and an experimental group of buyers who are endowed to purchase the same beans using an identical experimental design. Hypothetical bias is tested by comparing inter‐ and intra‐respondents’ (i) hypothetical and real choices, (ii) preference parameters of the estimated choice models related to hypothetical and real choices, and (iii) hypothetical and real willingness to pay (WTP). Choices in the experimental group are highly consistent when switching from hypothetical to real choices for this study's homegrown goods. However, after being endowed, the price sensitivity of lower income households drops, suggesting a house money effect. WTP derived from actual purchases is higher than WTP based on hypothetical choices, indicating a negative hypothetical bias, but differences are only significant in the case of the inter‐respondent comparison. Actual prices paid by respondents in the field experiment appear to be considerably lower than the estimated WTP values and yield a mixed picture of hypothetical bias.

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)0,067
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,192
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0670,192
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,193
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,009 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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