Output and Wages with Inequality Averse Agents
Bibliographic record
Abstract
Nous analysons un environnement de travail à deux tâches avec des individus neutres au risque, mais avec de l'aversion pour l'inégalité. L'effort de l'agent affecté à la tâche 2 est vérifiable, mais ne l'est pas pour l'agent dans la tâche 1. L'agent 1 est donc rémunéré sur la base d'un contrat incitatif, ce qui lui procure une rente qui est source de désutilité pour l'autre agent. L'aversion pour l'inégalité a un effet sur les contrats optimaux des deux agents. Elle réduit l'effort, le salaire et le gain net de l'agent 1, mais a des effets ambigus sur l'agent 2 selon que les niveaux d'effort dans les deux tâches sont des substituts ou des compléments dans la fonction de production de l'entreprise. Cependant, une plus grande aversion pour l'inégalité a toujours pour effet de réduire la production totale et donc la productivité moyenne du travail
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".