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Enregistrement W3213473835 · doi:10.3138/utlj-2021-0034

Giving reasons as a means to enhance compliance with legal norms

2021· article· en· W3213473835 sur OpenAlexvenueno aff
Daphna Lewinsohn‐Zamir, Eyal Zamir, Ori Katz

Notice bibliographique

RevueUniversity of Toronto Law Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueRegulation and Compliance Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersuasionSanctionsCompliance (psychology)Nudge theoryEnforcementLaw and economicsRelevance (law)Political sciencePsychologyLawSocial psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The threat of sanctions is often insufficient to ensure compliance with legal norms. Recently, much attention has been given to nudges – choice-preserving measures that take advantage of people’s automatic System 1 thinking – as a means of influencing behaviour without sanctions, but nudges are often ineffective and controversial. This article explores the provision of information about the reasons underlying legal norms, as a means to enhance compliance, primarily through deliberative System 2 thinking. While the idea that legal norms should be accompanied by explanatory preambles – to complement the law’s threat of sanctions with persuasion – goes back to Plato, this technique is not commonly used nowadays, and scholars have failed to systematically consider this possibility. The article argues that reason giving can enhance compliance and reduce the need for costly enforcement mechanisms. The theoretical part of the article comprises three parts. It first describes the mechanisms through which reasons may influence people’s behaviour. It then distinguishes between reason giving as a means to enhance compliance and as a means to attain other goals and between reason giving and related means to enhance compliance. Finally, it discusses various policy and pragmatic considerations that bear on the use of reason giving. Following the theoretical discussion, the empirical part of the article uses vignette studies to demonstrate the feasibility and efficacy of the reason-giving technique. The results of these new studies show that providing good reasons for legal norms enhances people’s inclination to comply with them, in comparison to not providing the reasons underlying the norms. However, whereas persuasive reasons may promote compliance, questionable reasons might reduce it. We call on scholars and policy makers to pay more attention to this readily available measure of enhancing compliance with norms.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,212 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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