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Enregistrement W2142912948

Concession-Making in Multi-Bilateral Negotiations and Multi-Attribute Auctions

2012· article· pl· W2142912948 sur OpenAlexaff
Gregory E. Kersten, Gimon Gimon

Notice bibliographique

RevueInformatyka Ekonomiczna / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu · 2012
Typearticle
Languepl
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAuction Theory and Applications
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommon value auctionNegotiationReverse auctionForward auctionMicroeconomicsProfit (economics)BusinessProcurementKey (lock)Unique bid auctionComputer scienceEconomicsAuction theoryMarketingComputer securityLawPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reverse auctions and negotiations are two common procurement mechanisms. The drawback of many auctions is their sole focus on price. The drawback of negotiations is that they are sequential, slow and costly. Internet enables multi-attribute auctions and multi-bilateral multi-attribute negotiations efficiently. In both processes concession-making plays a key role. The paper presents typology of concessions, which has been empirically verified. The results show that: (1) bidders and negotiators use all types of permissible concessions; (2) bidders make more concessions in auctions than in negotiations; and (3) use of single- and multiple- attribute concessions differs between auctions and negotiations. The results also show that buyers obtain the highest profit through auctions, then competitive negotiations and the lowest through cooperative negotiations. The reverse is true for the sellers.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,008
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,004

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,246 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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