DEGREE OF DIFFICULTY AS THE OBJECTIVE OF CONTEST DESIGN
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.
Notice bibliographique
Résumé
The compensation received by economic agents reflects their performance. Usually compensation reflects performance measured cardinally, but sometimes ordinal considerations play a role. It is well established that rewards — cardinal or ordinal — can rationally motivate contestants to put forth increased effort. We ask whether rewards, and in particular their cardinal or ordinal nature, can affect agents' strategies. Specifically, if level of effort is fixed and degree of difficulty is the only choice, what strategy is optimal? For example, in a high-jump competition, level of effort is not a meaningful variable; what is of interest is the choice of strategy — the height attempted, or degree of difficulty. We study how optimal strategies reflect reward structure, assuming that rewards may depend on level of difficulty, and go only to successful candidates, or only to candidates who succeed at more difficult tasks. Basing our conclusions in part on simple probabilistic models in which optimal choices can be determined analytically, we show how the structure of competitive rewards alters contestants' rational choices. We adopt a contest-design framework: What combinations of fixed and variable prizes cause contestants to select degrees of difficulty that maximize the contest designer's expected payoff? Our general conclusion is that competition can affect strategic choices, in magnitudes and even directions that are difficult to predict.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle