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Enregistrement W107169386

Mechanism design with partial revelation

2007· article· en· W107169386 sur OpenAlex
Nathanaël Hyafil, Craig Boutilier

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAuction Theory and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSet (abstract data type)Relaxation (psychology)Mechanism designMathematical optimizationSpace (punctuation)Mechanism (biology)Mathematical economicsMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the emergence of the Internet as a global structure for communication and interaction,
\nmany “business to consumer” and “business to business” applications have migrated online,
\nthus increasing the need for software agents that can act on behalf of people, institutions or
\ncompanies with private and often conflicting interests. The design of such agents, and the
\nprotocols (i.e., mechanisms) through which they interact, has therefore naturally become an 
\nimportant research theme. 
\n
\nClassical mechanism design techniques from the economics literature do not account for the costs 
\nentailed with the full revelation of preferences that they require. The aim of this thesis is to 
\ninvestigate how to design mechanisms that only require the revelation 
\nof partial preference information and are applicable in any mechanism design context. We call this 
\npartial revelation mechanism design. Reducing revelation
\ncosts is thus our main concern. With only partial revelation, the designer has some remaining
\nuncertainty over the agents’ types, even after the mechanism has been executed. Thus, in
\ngeneral, the outcome chosen will not be optimal with respect to the designer’s objective function.
\nThis alone raises interesting questions about which (part of the) information should be
\nelicited in order to minimize the degree of sub-optimality incurred by the mechanism. But this
\nsub-optimality of the mechanism’s outcome choice function has additional important consequences:
\nmost of the results in classical mechanism design which guarantee that agents will
\nreveal their type truthfully to the mechanism rely on the fact that the optimal outcome is chosen.
\nWe must therefore also investigate if, and how, appropriate incentives can be maintained
\nin partial revelation mechanisms.
\n
\nWe start by presenting our own model for partial revelation mechanism design. Our second
\ncontribution is a negative one regarding the quasi-impossibility of
\nimplementing partial revelation mechanisms with exact incentive properties. The rest of the
\nthesis shows, in different settings, how this negative result can be bypassed in various settings, 
\ndepending on the designer's objective (e.g., social welfare, revenue...) and the interaction type 
\n(sequential or one shot). Finally, we study how the approximation of the
\nincentive properties can be further improved when necessary, and in the process, introduce
\nand proves the existence of a new equilibrium concept.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,908
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle