Public goods and bads with vulnerable individuals: How information and social nudges change behaviour
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In a diverse society, heterogeneous returns to public goods (PG) and public bads (PB) are more often the rule rather than the exception, and often the returns from the public pool are such that individuals who are most affected no longer have incentives to free ride on others. We consider this set‐up through a laboratory experiment and investigate how heterogeneity of marginal per capita returns (MPCRs) affect economic cooperation in both PG and PB games. We also examine whether information on heterogeneity—no information, information and information with a plea to help those who are most affected by the public pool—changes cooperation. Our results show that information regarding the heterogeneity does not change individual behaviour in both PG and PB games. However, a social plea to help individuals with MPCRs of 1.20 increases average group efficiency. Average individual contributions under the social plea treatment are either maintained or increased. Those with MPCRs of 1.20 are more cooperative than their counterparts but not as completely as theoretically predicted. The exact same individual is also more cooperative under a PG game than under a PB game; a result that remains unchanged whether MPCRs are homogeneous or heterogeneous.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».