Gouverner par des « coups de pouce » (nudges) : instrumentaliser nos biais cognitifs au lieu de légiférer ?
Bibliographic record
Abstract
En visant la partie inconsciente et émotionnelle de notre esprit, les sciences affectives et comportementales ont démontré la possibilité d’orienter nos actions sans recourir à la contrainte. Dans ces conditions, la tentation était vive de chercher à exploiter les résultats de telles recherches pour gouverner nos conduites au lieu de légiférer. Par d’habiles « coups de pouce » (nudges), l’État devient ainsi l’architecte de nos choix (choice architect), chargé de créer un environnement incitant, à notre insu, à obéir comme il le souhaite. En d’autres termes, donner un « coup de pouce » revient à créer un environnement comportemental incitateur (choice architecture) offrant un contexte propice à l’adoption d’un comportement déterminé sans contrainte apparente. Un tel mécanisme présente l’indéniable intérêt de contribuer à mettre en oeuvre les lois et les politiques publiques de manière plus souple. L’incitation doit en effet être préférée à la coercition si la première se révèle suffisamment efficace. Pourtant, la création d’environnements comportementaux incitateurs est un moyen possiblement très intrusif, susceptible de court-circuiter notre libre arbitre. Il reviendra donc aux autorités de ne retenir que ceux d’entre eux dont la nature n’est pas manipulatoire. Fondés sur une base légale, visant un intérêt public, proportionnés, conformes à la bonne foi, transparents et non discriminatoires, ces environnements ont en revanche toute leur place dans la panoplie d’un État de droit.
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 | 0.005 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.003 |
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".