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Enregistrement W4285218571 · doi:10.3982/ecta18137

Randomize at Your Own Risk: On the Observability of Ambiguity Aversion

2022· article· en· W4285218571 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEconometrica · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueDecision-Making and Behavioral Economics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesErasmus Research Institute of ManagementSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekErasmus Universiteit Rotterdam
Mots-clésAmbiguityAmbiguity aversionObservabilityIncentiveRisk aversion (psychology)EconometricsIsolation (microbiology)Incentive compatibilityEconomicsHedgeExpected utility hypothesisMicroeconomicsMathematical economicsComputer scienceMathematicsApplied mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Facing several decisions, people may consider each one in isolation or integrate them into a single optimization problem. Isolation and integration may yield different choices, for instance, if uncertainty is involved, and only one randomly selected decision is implemented. We investigate whether the random incentive system in experiments that measure ambiguity aversion provides a hedge against ambiguity, making ambiguity‐averse subjects who integrate behave as if they were ambiguity neutral. Our results suggest that about half of the ambiguity averse subjects integrated their choices in the experiment into a single problem, whereas the other half isolated. Our design further enables us to disentangle properties of the integrating subjects' preferences over compound objects induced by the random incentive system and the choice problems in the experiment.

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.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,619
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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.

Tête enseignante Opus0,286
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,091 · 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