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Enregistrement W4414593506 · doi:10.11647/obp.0490

Models in Political Economy

2025· book· en· W4414593506 sur OpenAlexaff
Martin J. Osborne

Notice bibliographique

RevueOpen Book Publishers · 2025
Typebook
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGame Theory and Voting Systems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompromiseMathematical proofVotingCore (optical fiber)PoliticsFoundation (evidence)Public choiceVoting behaviorOutcome (game theory)Formal description

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This volume explores topics that lie at the core of political economy: collective choice, voting, elections, bargaining, and rebellion. It presents the main formal models used to study the behavior of individuals and groups in political contexts, from choosing public policies and participating as voters and candidates in elections, to staging revolutions. Complete mathematical proofs are provided, to clarify the assumptions and deepen understanding. Part I presents models of collective choice. The main question is whether methods exist for selecting a reasonable compromise when individuals’ preferences differ. Models of voting are studied in Part II. Included are models in which the individuals differ in their preferences as well as ones in which they differ in their information. One chapter considers the implications of individuals having ethical concerns, and another studies a model of sequential voting. Models of electoral competition, under the assumption of various motivations for the candidates, are discussed in Part III. One chapter is devoted to the application of these models to the study of redistributive policy. The book concludes with Part IV, which covers models of bargaining and rebellion. The book offers a rigorous yet accessible foundation for understanding how formal tools can illuminate political phenomena.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,195 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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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