Jobs and Punishment: Public Opinion on Leniency for White-Collar Crime
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Governments routinely offer deals to companies accused of white-collar crimes, allowing them to escape criminal charges in exchange for fines or penalties. This lets prosecutors avoid costly litigation and protects companies' right to bid on lucrative public contracts, which can reduce the likelihood of bankruptcies or layoffs. Striking deals with white-collar criminals can be risky for governments because it could affect the perceived legitimacy of the legal system. This article explores the conditions under which the general public supports leniency agreements. Building on theoretical intuitions from the literature, we identify three characteristics that could affect mass attitudes: home bias, economic incentives, and retribution. We conduct a survey experiment in the United States and find moderate support for leniency agreements. Whether the crime occurs on US soil or abroad does not affect public opinion, and the number of jobs that would be jeopardized by criminal prosecution only has a small effect. Instead, survey respondents become much more supportive of a deal when it includes criminal charges for the corporate managers who were personally involved in the alleged wrongdoing. In the court of public opinion, punishing a handful of individuals appears to matter more than saving thousands of jobs.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle