Guilty Until Proven Otherwise: High Status and the Burden of Proof Under Socialism
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we challenge the universality of a central assumption in extant status theory that high-status actors are beneficiaries of biased evaluations of their audience. While this assumption is consistent with the principles of free-market capitalism, where societal institutions encourage and reward individual economic and social aspirations and wealth accumulation, it is inconsistent with the principles of socialism that view high-status actors as the source of inequality and seek to remedy it by redistributing the excess wealth of high-status actors to low-status actors. So, we contend that in socialist settings, high-status firms invoke a negative stereotype in the eyes of their adjudicators who evaluate their integrity. They may use a firm’s high status as a heuristic of bad behavior and rule against it. This negative stereotype held against high-status firms in socialist settings may be more decisive when a left-wing government is in power, but a high-status firm may demystify the stereotype when its visible actions run contrary to the stereotype. We find support for our theory in our analysis of the verdicts on lawsuits between commercial banks in India and their defaulting borrowers in the High Court of Kerala, an Indian state reputed for its deep-rooted socialist leaning.
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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 | 0,029 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,068 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 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 ».