Bibliographic record
Abstract
Cet article tente d'expliquer pourquoi les réformes efficaces ne sont pas effectuées quand les gens qui en sont lésés ont le pouvoir de les bloquer, et ce, même quand des schémas de compensation sont possibles.Nous proposons un modèle de "signaling" avec information incomplète bilatérale dans lequel le gouvernement a besoin d'effectuer deux réformes de façon séquentielle en négociant avec des groupes d'intérêt.La formation des groupes d'intérêt est endogène, les compensations sont distorsionnaires et les types de gouvernement se soucient différemment des distorsions.Nous montrons que, lorsque les compensations sont informatives à propos du type de gouvernement, il y a un biais contre le paiement de compensations et la réalisation des réformes.Ceci est dû au fait que le paiement de compensations élevées aujourd'hui donne des incitations à certains groupes d'intérêt de s'organiser et de bloquer la réalisation de réformes subséquentes, avec le seul but d'obtenir des transferts.En payant des compensations plus basses, le gouvernement tente d'éviter l'organisation de ce genre de groupes d'intérêt.Cependant, ceci implique aussi que certaines réformes soient bloquées par des groupes d'intérêt ayant des pertes relativement élevées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".