Fair allocation of production externalities : recent results
Notice bibliographique
Résumé
Allocation équitable des externalités de production : résultats récents Nous passons en revue les résultats récents de la théorie axiomatique du partage des coûts. Une méthode de partage répartit le coût total d’un service entre ses utilisateurs en fonction du profil de leurs consommations et de la fonction de coût. En général, le coût total dépend de façon asymétrique des consommations individuelles. Nous discutons deux interprétations normatives radicalement différentes de ces asymétries. Selon la théorie de la pleine responsabilité, chaque utilisateur est responsable du coût qui découle indiscutablement de sa propre consommation; les parts de coût doivent alors refléter les asymétries de la fonction de coût. Selon la théorie de la responsabilité partielle, seules les différences dans le niveau de consommation peuvent justifier des parts de coût différentes. Nous formulons des exigences d’équité et de stabilité stratégique au moyen d’axiomes d’invariance et de monotonie. Nous examinons la compatibilité logique de ces axiomes dans les deux théories ci-dessus. Dans l’approche de la pleine responsabilité, ils nous permettent de caractériser les trois méthodes le plus souvent discutées dans la littérature: celle de Shapley et Shubik, celle d’Aumann et Shapley, et la méthode sérielle classique. Dans le contexte de la responsabilité partielle, ils conduisent à des méthodes naturelles, de type proportionnel, et à une variante de la méthode sérielle.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».