Théories du choix rationnel : perspectives et implications en design institutionnel
Bibliographic record
Abstract
En raison de sa force explicative et opérationnelle, la théorie du choix rationnel est utilisée au sein de plusieurs disciplines des sciences sociales. Alors que la majorité des économistes conçoivent la théorie du choix rationnel comme un processus de maximisation de l’utilité, la portée de ce modèle est le sujet de nombreuses critiques. Pour plusieurs, certaines préférences ne peuvent être modulées à l’intérieur de ce cadre. \n\nDans ce mémoire, trois conceptions alternatives de la théorie du choix rationnel sont présentées : la rationalité comme présence virtuelle, la rationalité comme mécanisme intentionnel et la rationalité en tant que science du choix. Une analyse critique de celles-ci est effectuée. \n\nEn design institutionnel, ces trois conceptions de la rationalité offrent des perspectives distinctes. La première met l’emphase sur les motivations non-égocentriques. La seconde mise sur l’aspect adaptatif du processus. La rationalité jouant un rôle privilégié, mais non exclusif, les mécanismes causaux doivent également être considérés. La troisième implique de formuler des règles institutionnels différentes dépendamment du modèle de l’agent rationnel qui est mis de l’avant. L’établissement de règles institutionnelles varie en fonction de la conception adoptée parmi ces théories du choix rationnel.
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 | 0.015 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.034 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.018 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".