Theory of social choice: Social welfare functions and enforcement mechanisms. Kenneth J. Arrow y Leonid Hurwicz.
Bibliographic record
Abstract
Habitamos un mundo dividido en Estados, donde los Estados han sido constituidos por individuos. Hay algunos de estos Estados donde las elecciones sociales dependerían explícitamente de las elecciones individuales. En estos Estados, que son los nuestros, hay dos problemas mayores: ¿Cómo están conectadas las elecciones individuales con las elecciones sociales? y ¿cómo poner en práctica las elecciones sociales obtenidas? Por ejemplo, vía la regla de mayoría, una sociedad escoge un proyecto de bienestar. Enseguida, vía la división de poderes, los niveles de gobierno y la organización propia del mismo gobierno, las políticas correspondientes, quedan asociadas con mecanismos particulares que han de ejecutarlas. En ambos niveles, existen disposiciones que obligan a escoger colectivamente las metas y las maneras de conseguirlas. En este horizonte, se iniciará con el examen preliminar de algunos temas en ambos niveles para delimitar una versión amplia de la teoría de la elección social. Algunos ejemplos, en este mismo nivel preliminar, sugerirán la extensión de la teoría.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.005 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".