Effort-Coupled Incentives: A Dopaminergic Public Policy Framework for Restoring Motivation, Community Cohesion, and Population Well-Being
Notice bibliographique
Résumé
Contemporary high-income societies exhibit a widespread decline in motivation, purpose, and community engagement—patterns not well explained by existing economic or psychological models. Drawing on dopaminergic reward theory (Schultz, 2016) and Chois’ Theory of Evolutionary Homeostasis (CTEH), this Article proposes Effort-Coupled Incentives (ECI): a population-level framework in which material rewards (e.g., student-loan reduction) are granted only through meaningful, prosocial effort (Choi & Kwan, 2025). We argue that motivational stagnation in post-abundance societies reflects chronic reward overstimulation and diminished dopaminergic contrast, producing reduced behavioural activation, social withdrawal, and attenuated life-course motivation (Berridge & Robinson, 2016; Cacioppo et al., 2013; Thapar et al., 2022). Unconditional or passive incentives intensify this effect by further decoupling reward from effort. ECI restores motivational capacity by reintroducing structured effort, increasing reward prediction error (Schultz, 1998; Schultz, 2016), and leveraging prosocial activity to rebuild purpose, belonging, and collective efficacy (Putnam, 2000). We outline a scalable implementation pathway—a national Impact Exchange Platform matching individuals to community needs—and derive testable predictions at neural, behavioural, community, and population levels. ECI provides an integrative mechanism for addressing rising apathy, loneliness, youth disengagement, and weakening community cohesion (Twenge & Park, 2017; Putnam, 2000). We argue that coupling reward to prosocial effort constitutes a foundational principle for public-health policy in post-abundance societies, with implications for motivation, resilience, and long-term population well-being (Choi & Kwan, 2025).
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».