Notice bibliographique
Résumé
The identifiability effect is the human propensity to have stronger emotions regarding identifiable individuals or groups than for abstract ones. The more information that is available about a person, the more likely this person’s situation will influence human decisionmaking. This human propensity has biased law and public policy against environmental and ecological protection because the putative economic victims of environmental regulation are usually easily identifiable workers that lose their jobs, while the beneficiaries—people who avoid a premature death from air or water pollution, people who would be saved by medicinal compounds available only in rare plant and animal species, and future generations not subjected to harmful changes in climate—are unidentifiable abstractions. More fundamentally, however, this identifiability bias has helped create structural biases in legal institutions against environmental and ecological protection. For example, the doctrine of standing creates a bias against unidentifiable victims of environmental wrongs, because of the obvious necessity of showing injury in fact to an identifiable party. Other legal concepts common to a liberal legal tradition also serve to protect the interests of individuals—identifiable individuals—against state action. This liberal conception of law underweights the rights of unidentifiable individuals that are often beneficiaries of state action. Importantly, this is not simply a variant of public choice theory. Many lawmaking decisions and institutions harbor biases against unidentifiable individuals that are not explainable in monetary terms. And importantly, this is not simply a variant of the availability heuristic. Identifiability is more subtle and lasting than sensationalist media accounts of spectacular events that serve as available heuristics. The identifiability bias in environmental law is based on a fundamental human instinct, not a monetary one, and affects deeper decisionmaking processes.
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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 | 0,076 | 0,191 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,041 |
| Communication savante | 0,010 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».