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Enregistrement W4408978912 · doi:10.1111/jpet.70024

Intermediate Condorcet Winners and Losers

2025· article· en· W4408978912 sur OpenAlexaff
Salvador Barberà, Walter Bossert

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Economic Theory · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGame Theory and Voting Systems
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCondorcet methodEconomicsNeoclassical economicsMicroeconomicsEconometricsMathematical economicsVotingPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The conditions of strong Condorcet winner consistency and strong Condorcet loser consistency are, in essence, universally accepted as attractive criteria to evaluate the performance of social choice functions. However, there are many situations in which these conditions are silent because such winners and losers may not exist. Hence, weakening these desiderata to extend the domain of profiles where they apply is an appealing task. Yet, the often‐proposed and accepted weak counterparts of these properties suffer from the shortcoming that it is possible for all weak Condorcet winners to be weak Condorcet losers at the same time, thus leading to contradictory recommendations regarding their use as normative criteria. After arguing that this anomaly is pervasive, even in the presence of substantial and important domain restrictions, we propose to use intermediate notions of Condorcet‐type winners and losers that are between these two extremes: their associated consistency requirements share the intuitive appeal of strong Condorcet winner consistency and strong Condorcet loser consistency and avoid the contradictory recommendations that may derive from the double identification of candidates as being weak Condorcet winners and losers at the same time. We examine the extent to which our intermediate consistency conditions are compatible with various additional attractive normative criteria. Finally, we introduce a class of social choice functions that are consistent with the recommendations of our new proposals and can be extended to the universal domain through the lexicographical use of complementary choice criteria, in the spirit of previous approaches by noted authors like Pierre Daunou and Duncan Black.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,559

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,208 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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