MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3121737699

Local Residential Sorting and Public Goods Provision: A Classroom Demonstration

2003· preprint· en· W3121737699 sur OpenAlexaff
Keith Brouhle, Jay R. Corrigan, Rachel Croson, Martin Farnham, Selhan Garip, Luba Habodaszova, Laurie T. Johnson, Martin Johnson, David Reiley

Notice bibliographique

RevueScholarly Commons (University of Pennsylvania) · 2003
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésTiebout modelSortingPublic goodVotingWelfareMicroeconomicssortSimple (philosophy)Majority ruleEconomicsPublic economicsComputer sciencePolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This classroom exercise illustrates the Tiebout (1956) hypothesis that residential sorting across multiple jurisdictions leads to a more efficient allocation of local public goods. The exercise places students with heterogeneous preferences over a public good into a single classroom community. A simple voting mechanism determines the level of public good provision in the community. Next, the classroom is divided in two, and students may choose to move between the two smaller communities, sorting themselves according to their preferences for public goods. The exercise places cost on movement at first, then allows for costless sorting. Students have the opportunity to observe how social welfare rises through successive rounds of the exercise, as sorting becomes more complete. They may also observe how immobile individuals can become worse off because of incomplete sorting when the Tiebout assumptions do not hold perfectly.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,171 · 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.

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

Citations1
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScholarly Commons (University of Pennsylvania)Même sujetFiscal Policy and Economic GrowthTravaux en français237 207