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

New Developments in Aggregation Economics

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

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,662
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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