Truth in Consequentiality: Theory and Field Evidence on Discrete Choice Experiments
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores methodological issues surrounding the use of discrete choice experiments to elicit values for public goods. We develop an explicit game-theoretic model of individual decisions to a series of choice sets, providing general conditions under which surveys with repeated binary choices are incentive compatible. We complement the theory with a framed field experiment, with treatments that span the spectrum from incentive compatible, financially binding decisions to decisions with no direct financial consequences. The results suggest truthful preference revelation is possible in surveys, provided that respondents view their decisions as having more than a weak chance of influencing policy. Cette étude s'intéresse à des aspects méthodologiques associés à l'utilisation d'expériences avec choix discrets pour évaluer des biens publics. Nous avons développé un modèle explicite de jeux théoriques pour des décisions individuelles à des séries de choix, avec conditions générales sous lesquelles un questionnaire avec des choix binaires répétés incite la révélation des valeurs. Ce développement théorique est suivi d'expériences terrains avec traitements qui couvrent le spectre des incitatifs de la révélation des valeurs, passant de la décision avec mise en place réelle du projet et paiements réels de la part des participants, à celle sans aucune conséquence financière directe et avec projets hypothétiques. Les résultats indiquent qu'il est possible d'obtenir une révélation des valeurs réelles en situation hypothétique, si les participants pensent que leurs décisions ont un potentiel d'impact significatif sur une éventuelle politique.
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 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 | 0,126 | 0,443 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,021 |
| Communication savante | 0,006 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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 ».