Notice bibliographique
Résumé
This paper analyzes how private decisions and public policies are shaped by personal and societal preferences ("values"), material or other explicit incentives ("laws") and social sanctions or rewards ("norms").It first examines how honor, stigma and social norms arise from individuals' behaviors and inferences, and how they interact with material incentives.It then characterizes optimal incentive-setting in the presence of norms, deriving in particular appropriately modified versions of Pigou and Ramsey taxation.Incorporating agents' imperfect knowledge of the distribution of preferences opens up to analysis several new questions.The first is social psychologists' practice of "norms-based interventions", namely campaigns and messages that seek to alter people's perceptions of what constitutes "normal" behavior or values among their peers.The model makes clear how such interventions operate but also how their effectiveness is limited by a credibility problem, particularly when the descriptive and prescriptive norms conflict.The next main question is the expressive role of law.The choices of legislators and other principals naturally reflect their knowledge of societal preferences, and these same "community standards" are also what shapes social judgments and moral sentiments.Setting law thus means both imposing material incentives and sending a message about society's values, and hence about the norms that different behaviors are likely to encounter.The analysis, combining an informed principal with individually signaling agents, makes precise the notion of expressive law, determining in particular when a weakening or a strengthening of incentives is called for.Pushing further this logic, the paper also sheds light on why societies are often resistant to the message of economists, as well as on why they renounce certain policies, such as "cruel and unusual" punishments, irrespective of effectiveness considerations, in order to express their being "civilized".
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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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,022 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».