Notice bibliographique
Résumé
The precompetitive R&D literature has viewed cooperative and noncooperative R&D as substitutes. In this paper a more realistic approach is taken, where both cooperative and noncooperative R&D are performed in parallel. In the first stage firms determine the optimal investments in both types of R&D, and in the second stage they compete in output. It is found that information sharing between cooperating firms contributes not only to cooperative R&D, but also to noncooperative R&D. The two types of R&D reinforce each other. The level of cooperative R&D may be higher or lower than noncooperative R&D. In a Cournot duopoly, the share of cooperative R&D lies between 20% and 80% of total R&D, and this share increases with spillovers and information sharing. It is always optimal to subsidize half the costs of cooperative R&D, while the subsidy to noncooperative R&D is unchanged form the standard model. Consumers prefer intermediate levels of spillovers and information sharing, while firms prefer higher levels of spillovers, which entail lower levels of information sharing. La littérature sur la R&D préconcurentielle a toujours considéré la coopération et la non-coopération comme des substituts. Dans ce papier, on adopte une approche plus réaliste, où la R&D coopérative et non-coopérative sont effectuées en parallèle. Dans la première étape, les firmes investissent dans les deux types de R&D. Dans la deuxième étape, elles se concurrencent en quantités. Il est démontré que le partage d'information entre les firmes contribue à la R&D non-coopérative, en plus de contribuer à la R&D coopérative. Chaque type de R&D renforce l'autre, impliquant une complémentarité entre les deux. L'investissement en R&D coopérative peut être supérieur ou inférieur à l'investissement en R&D non-coopérative. Dans un duopole de Cournot, la part de la R&D coopérative se situe entre 20% et 80% de la R&D totale, et cette part augmente avec les externalités de recherche et le partage d'information. Il est optimal de subventionner la moitié des coûts de la R&D coopérative, alors que la subvention à la R&D non-coopérative est inchangée par rapport au modèle standard. Les consommateurs préfèrent des niveaux intermédiaires d'externalités de recherche et de partage d'information, alors que les firmes préfèrent des niveaux plus élevés d'externalités, ce qui implique des niveaux très faibles de partage d'information.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».