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Enregistrement W3121906881

Group Size and Cooperation Among Strangers

2012· preprint· en· W3121906881 sur OpenAlexaff
John Duffy, Huan Xie

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2012
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueExperimental Behavioral Economics Studies
Établissements canadiensConcordia UniversityCenter for Interuniversity Research and Analysis on Organizations
Organismes subventionnairesNanyang Technological University
Mots-clésRepeated gameDilemmaNorm (philosophy)Prisoner's dilemmaPopulationSocial dilemmaPopulation sizeRepetition (rhetorical device)StrategyGroup (periodic table)Social psychologyPsychologyGame theoryMicroeconomicsMathematical economicsEconomicsMathematicsDemographyPolitical scienceSociologyPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study how group size affects cooperation in an infinitely repeated n-player Prisoner's Dilemma (PD) game. In each repetition of the game, groups of size n≤M are randomly and anonymously matched from a fixed population of size M to play the n-player PD stage game. We provide conditions for which the contagious strategy (Kandori, 1992) sustains a social norm of cooperation among all M players. Our main finding is that if agents are sufficiently patient, a social norm of society-wide cooperation becomes easier to sustain under the contagious strategy as n increases toward M. In an experiment where the population size M is fixed and conditions identified by our theoretical analysis hold, we find strong evidence that cooperation rates are higher with larger group sizes than with smaller group sizes in treatments where each subject interacts with M−1 robot players who follow the contagious strategy. When the number of human subjects increases in the population, the cooperation rates decrease significantly, indicating that it is the strategic uncertainty among the human subjects that hinders cooperation.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2012
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