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Enregistrement W4411759197 · doi:10.1093/oep/gpaf014

The meritocratic illusion: inequality and the cognitive basis of redistribution

2025· article· en· W4411759197 sur OpenAlexafffund
Arthur Blouin, Anandi Mani, Sharun Mukand, Daniel Sgroi

Notice bibliographique

RevueOxford Economic Papers · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council
Mots-clésMeritocracyRedistribution (election)InequalityIllusionCognitionBasis (linear algebra)SociologyEconomicsPsychologyDemographic economicsPolitical scienceCognitive psychologyMathematicsLawMarket economyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Can an inequality in rewards result in an erosion of broad-based support for meritocratic norms? We examine whether unequal rewards can affect social preferences for redistribution by driving a cognitive gap in the meritocratic beliefs of those who are successful and those who are not. Two separate experiments (conducted in the USA and the UK) show that the elite develop and maintain ‘meritocratic bias’ in the redistributive taxes they propose. This bias results in lower taxes on the rich and fewer transfers to the poor, including those who failed despite high effort. These social preferences at least partially reflect a self- serving meritocratic illusion that their own high income was deserved and reflected their ability. An incentivized Wason Card task confirms that individuals prefer to maintain their illusion of being meritocratic, by not expending cognitive effort to process any information that may undermine their self-image of being deserving.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,295 · 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.

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

Citations0
Publié2025
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