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Enregistrement W2118772991 · doi:10.1111/1540-5982.00004

Mixed oligopoly and spatial agglomeration

2003· article· en· W2118772991 sur OpenAlexvenueno aff
Noriaki Matsushima, Toshihiro Matsumura

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économique · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMerger and Competition Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomies of agglomerationConcurrenceHumanitiesWelfare economicsSocial plannerCompetition (biology)EconomicsGeographyMicroeconomicsPhysicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractWe investigate a mixed market where a state‐owned welfare‐maximizing public firm competes against profit‐maximizing private firms. We use a circular city model with quantity‐setting competition. In contrast to a pure market case discussed by Pal (1998a) , spatial agglomeration of private firms always appears in equilibrium. All private firms locate at the same point, and the public firm locates at the opposite side. We also find that this equilibrium pattern of the location is second best provided that output of each private firm cannot be controlled by the social planner. JEL Classification: H42, L13 Oligopole mixte et agglomération spatialeLes auteurs examinent un marché mixte où une entreprise publique possédée par l’État et cherchant à maximiser le niveau de bien‐être est en concurrence avec des entreprises privées qui cherchent à maximiser leurs profits. On utilise un modèle de cité circulaire où la concurrence se fait en choisissant la quantité produite. En contraste avec le cas du marché parfait discuté par Pal (1998a), l’agglomération spatiale des entreprises privées paraît être en équilibre. Toutes les entreprises privées se localisent au même point, et l’entreprise publique se localise du côté opposé. Il appert que ce pattern d’équilibre de localisation est un équilibre de second ordre compte tenu du fait que la production de chaque entreprise privée ne peut être contrôlée par le planificateur social.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,057 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations124
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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