Towards a Rule-Based Bidding Language: Promoting the Free Expression of Rational Conduct for Ecosystem Friendly E-Markets
Notice bibliographique
Résumé
This work identifies and examines the status quo of intolerance of e-markets to the free conduct of individuals, which often provokes adverse strategies and lead to market failures. The work advocates that free market dynamics bring stable efficiency by equalizing the conflicting forces of the self interest and essential need of individuals. That motivates a collaborative reactions that diffuse monopolies. The constant learning at repetitive e-trades motivates traders to reason about e-market disruptions and adjust strategies. The free expressions of strategic conduct, hence, inspire the truthful reactions that result in an efficient ecosystem friendly exchange of wealth and resources. Hence, the work introduces the rule based bidding language that enables the free, flexible, concise, and symmetric expression of preferences and strategic conduct. The bidding language enables individuals to freely express their strategic actions as logical rule formulae on multiple feature-value preferences that jointly form the traded items. The free e-market deliberates on the logical rules for automatic deduction, elicitation and formulation of bids and asks. The deduction of rules enables also a faster e-market clearing and rapid e-trades. This work is an attempt to liberalizing the e-marketplaces by freely expressing the strategic choice that drive the resilience of stable social efficiency.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».