Eliciting Individual-Specific Discount Rates
Notice bibliographique
Résumé
Foundation (SBR 98-18875, 4/99-12/02) The opinions expressed in this paper are those of the authors and do not necessarily reflect the opinions of the Federal Reserve Board of Governors or its staff. Very helpful comments and suggestions were pro-vided by JR DeShazo, David Layton, and session participants at the Second World Congress of Environmental and Resource Economists (Monterey, CA, June 2002). The authors thank Vilija Gulbinas for able research assistance during the program-ming of the survey, and countless faculty at colleges and universities throughout the US and Canada who have introduced the online survey to their classes and encouraged them to participate. Without their generous help, this study could not have been completed. 1 Eliciting Individual-Specific Discount Rates Longstanding debate over the appropriate social discount rate for public projects stems from our lack of knowledge about how individual discount rates vary across people and across choice con-texts. Using a sample of roughly 15,000 choices by over 2000 individuals, we estimate utility-theoretic models concerning private tradeoffs involving money over time that reveal individual-specific discount rates. We control for experimentally differentiated choice scenarios, sociodemo-graphic heterogeneity, and elicitation formats, and complex forms of heteroscedasticity. Statisti-
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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 | 0,008 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».