Giving reasons as a means to enhance compliance with legal norms
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».