MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2040215429 · doi:10.1561/102.00000041

Do Increases in Risk Mitigate the Tragedy of the Commons?

2014· article· en· W2040215429 sur OpenAlexaff
Hassan Benchekroun

Notice bibliographique

RevueStrategic Behavior and the Environment · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStock (firearms)WelfareTragedy of the commonsEconomicsMarginal valuePollutantNatural resource economicsBusinessCommonsMicroeconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider the effect of an increase in the risk from pollution. We show that in the case of a flow pollution, when the number of players is sufficiently large, the result of Bramoulle and Treich [Journal of the European Economic Association, 2009], showing that a marginal increase of risk in the neighborhood of a risk-free world is welfare-improving, holds even when we consider non-marginal increases in risk and for any initial values of the risk. By contrast, in the case of a stock pollutant, we show that starting in a risk-free world a marginal increase in risk is always welfare reducing. However if the initial value of the risk is sufficiently large, the impact of an increase in risk depends on the level of the stock pollutant. In this non-negligible risk case, it is only for values of the stock of pollution that are below a certain threshold that an increase in risk can mitigate the failure from cooperation over emissions and increase welfare.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,162 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStrategic Behavior and the EnvironmentMême sujetClimate Change Policy and EconomicsTravaux en français237 207