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Enregistrement W1969699379 · doi:10.1142/s0219198903000957

When will the Range of Prizes in Tournaments Increase in the Noise or in the Number of Players?

2003· article· en· W1969699379 sur OpenAlexaff
Yigal Gerchak, Qi‐Ming He

Notice bibliographique

RevueInternational Game Theory Review · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic theories and models
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntuitionGeneralityTournamentMultiplicative functionMathematical economicsRange (aeronautics)MathematicsMultiplicative noiseEconomicsEconometricsComputer scienceCombinatoricsMathematical analysisPsychologyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The symmetric equilibrium resulting from the celebrated Tournament model of Lazear and Rosen has a range of compensation between winner and loser which is inversely proportional to E[f(X)], the expectation of the additive noise's density. There seems to be a belief that this functional is always increasing in the noise's variability, which would agree with economic intuition — when output is noisier it should be less worthwhile to work hard. We show that such is not the case for some distributions, and characterize classes where such is or is not the case. When the number of players n grows, winning is more difficult so we would expect the required range of compensation to be larger. That would require that E[f(Y)], where Y = max (X 1 ,…,X n-1 ), will decrease in n. We examine the generality of this property. Finally we explore the same issues within a multiplicative model.

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 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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,239 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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