Testing for Welfare Comparisons when Populations Differ in Size
Notice bibliographique
Résumé
Assessments of social welfare do not usually take into account population sizes. This can lead to serious social evaluation flaws, particularly in contexts in which policies can affect demographic growth. We develop in this paper a little-known though ethically attractive approach to correcting the flaws of traditional welfare analysis, an approach that is population-size sensitive and that is based on critical-level generalized utilitarianism (CLGU). Traditional CLGU is extended by considering arbitrary orders of welfare dominance and ranges of “poverty lines” and values for the “critical level” of how much a life must be minimally worth to contribute to social welfare. Simulation experiments briefly explore the normative relationship between population sizes and critical levels. We apply the methods to household level data to rank Canada’s social welfare across 1976, 1986, 1996 and 2006 and to estimate normatively and statistically robust lower and upper bounds of critical levels over which these rankings can be made. The results show dominance of recent years over earlier ones, except when comparing 1986 and 1996. In general, therefore, we conclude that Canada’s social welfare has increased over the last 35 years in spite (or because) of a substantial increase in population size.
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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 | 0,099 | 0,397 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
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.
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 ».