The role of information about the tradeoffs of offshoring and AI on attitudes towards these economic shocks: A conjoint experiment
Notice bibliographique
Résumé
Automation and artificial intelligence (AAI) and offshoring can engender both negative impacts, such as job displacement, and positive outcomes, including increased productivity and lower prices. However, the public's perception and political consequences of these impacts remain uncertain. While economists emphasize that increased automation has been a significant driver of job loss, the political discourse is more inclined to attribute job displacement to trade. As a result, trade has garnered greater attention in political discussions on job loss, while AAI remains less politicized. How do citizens evaluate the trade-offs associated with these economic shocks? Are they equally concerned about economic changes arising from offshoring as opposed to AAI? No study has ever considered employment and price effects simultaneously for both offshoring and AAI on attitudes towards these shocks. This paper investigates the political consequences of automation and artificial intelligence (AAI) and offshoring by conducting a conjoint experiment in the US and Canada to manipulate information about generative AI and offshoring. We examine the effect of varying information of the costs and benefits of generative AI and offshoring on support for various policy responses. By analyzing the public's reactions to different economic shocks and their perception of trade versus AI, we contribute to a deeper understanding of how economic changes shape political attitudes and policy preferences.
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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 | 0,011 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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.
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 ».