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Enregistrement W3122412362

Voting on Multiple Issues: What to Put on the Ballot?

2018· preprint· en· W3122412362 sur OpenAlexaff
Alex Gershkov, Benny Moldovanu, Xianwen Shi

Notice bibliographique

RevueePrints Soton (University of Southampton) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGame Theory and Voting Systems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVotingCardinal voting systemsAnti-plurality votingDimension (graph theory)Mathematical economicsBullet votingIncentiveEuclidean geometryDistribution (mathematics)Simple (philosophy)Euclidean distanceMathematicsEconometricsEconomicsComputer scienceMicroeconomicsCombinatoricsPolitical scienceArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study a multi-dimensional collective decision problem under incomplete information. Agents have Euclidean preferences and vote by simple majority on each issue (dimension), yielding the coordinate-wise median. Judicious rotations of the orthogonal axes -- the issues that are voted upon -- lead to welfare improvements. If the agents' types are drawn from a distribution with independent marginals then, under weak conditions, voting on the original issues is not optimal. If the marginals are identical (but not necessarily independent), then voting first on the total sum and next on the differences is often welfare superior to voting on the original issues. We also provide various lower bounds on incentive efficiency: in particular, if agents' types are drawn from a log-concave density with I.I.D. marginals, a second-best voting mechanism attains at least 88% of the first-best efficiency. Finally, we generalize our method and some of our insights to preferences derived from distance functions based on inner products.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,159 · 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'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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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