Le marché des joueurs de la Ligue nationale de hockey : une approche économique
Notice bibliographique
Résumé
Cette recherche décrit et analyse les mécanismes de répartition des joueurs entre les équipes de la LNH. Ces mécanismes sont l’existence de la clause de réserve avec ou sans compensation, le repêchage universel des joueurs amateurs, le repêchage intra-ligue et le ballottage ( waiver ). Après avoir démontré empiriquement que l’égalité compétitive entre les équipes ne peut être utilisée pour justifier ces pratiques non concurrentielles, cette étude essaie de prouver que les mécanismes actuels d’allocation des joueurs découlent principalement du statut monopsonique de la LNH, cette dernière étant le seul employeur des joueurs de calibre supérieur. L’argumentation employée consiste à démontrer qu’un marché libre allouerait les joueurs de hockey selon leur contribution marginale aux revenus de l’équipe, qu’il serait plus efficace et que les joueurs recevraient leur rente de talent naturel. Dans le système actuel, l’allocation des joueurs entre les équipes s’inspire de leur contribution marginale aux revenus de l’équipe puisque les droits de propriété sont clairement définis. Elle s’accompagne toutefois de nombreux coûts sociaux qui découlent de la dissociation de la rémunération du joueur de son coût d’option ( opportunity cost ). À ces coûts d’inefficacité s’ajoute aussi le fait que le joueur de hockey doit partager présentement sa rente avec le propriétaire de l’équipe.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».