Democratic Competition for Rank, Cooperation, and Deception in Small Groups
Notice bibliographique
Résumé
Objective Stratified groups face at least two obstacles in solving collective action problems and producing public goods. Individuals face temptation to free ride, and high‐ranking group members face incentives to protect their position at the group's expense. We introduce democratic competition for rank as a solution to the problem of cooperation in groups. We argue that democratic competition for high rank creates incentives for cooperation that are absent in nondemocratic groups. Methods In a small‐group behavioral experiment, we contrast groups in which individuals compete for a valuable high‐ranking position through democratic elections with groups in which individuals compete for high rank in resource‐based competitions. Groups faceda fluctuating external threat, and group members could invest resources in manipulating the apparent (but not actual) level of this threat. Results We find that democratic groups reward high contributors by electing them to the high‐ranking position at greater rates than low contributors. We also find evidence that individuals in democratic groups contribute more to the public good than individuals in nondemocratic groups. However, high‐ranking individuals in democratic groups exaggerate threats to the group at similar rates to high‐ranking individuals in nondemocratic groups. Conclusion The findings suggest that democratic competition increases public goods production and overall group efficiency, but does not eliminate—and may exacerbate—individuals' tendency to deceive their peers
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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 | 0,006 | 0,018 |
| 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 | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».