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Enregistrement W2142081703 · doi:10.1146/annurev-economics-072610-104803

New Developments in Aggregation Economics

2011· article· en· W2142081703 sur OpenAlexaff
Pierre Chiappori, Ivar Ekeland

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Economics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomics of Agriculture and Food Markets
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAggregate (composite)IdentifiabilityAggregation problemTestabilityConsumption (sociology)Group (periodic table)Differential (mechanical device)Mathematical economicsEconomicsSimple (philosophy)Pareto principleExternalityAggregate behaviorAggregate demandMicroeconomicsFunction (biology)Computer scienceMathematical optimizationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this article is to provide a general characterization of the aggregate behavior of a group in a market environment. We allow for public and private consumption, intragroup production, and consumption externalities within a group; we only assume that the group always reaches Pareto-efficient decisions. We show that aggregation problems involve a simple mathematical structure: The aggregate demand of the group, considered as a vector field, can be decomposed into a sum of gradients. We briefly introduce exterior differential calculus as a tool to study this structure. We analyze two main issues. One is testability: What restrictions (if any) on the aggregate demand function characterize the efficient behavior of the group? The second issue relates to identifiability; we investigate the conditions under which it is possible to recover the underlying structure—namely, individual preferences, the decision process, and the resulting intragroup transfers—from the group's aggregate behavior.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,175 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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