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Enregistrement W3122967095 · doi:10.1093/jleo/ewz016

Social Norms and Legal Design

2019· article· en· W3122967095 sur OpenAlexaff
Bruno Deffains, Claude Fluet

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Law Economics and Organization · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLaw, Economics, and Judicial Systems
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSanctionsEnforcementDeterrence theoryLaw and economicsBusinessPolitical scienceDeterrence (psychology)Law enforcementLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We consider legal obligations against a background of social norms, for example, societal norms, professional codes of conduct, or business standards. Violations of the law trigger reputational sanctions insofar as they signal nonadherence to underlying norms, raising the issue of the design of offenses. We show that the law generally ought to follow social norms or be stricter than them. When society is only concerned with the trade-off between deterrence and enforcement costs, legal standards defining offenses should align with underlying norms so long as the latter are not too deficient. When providing productive information to third parties is also a concern, legal standards should either align with underlying norms with fines that trade off deterrence against the provision of information; or legal standards should be more demanding and enforced with purely symbolic sanctions, for example, public reprimands. Our analysis has implications for general law enforcement and regulatory policies. (JEL: D8, K4, Z13)

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 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,170 · 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.

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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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