MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2157607668 · doi:10.5539/jms.v1n1p124

Economic Analysis on the Tragedy of the Commons of River

2011· article· en· W2157607668 sur OpenAlexvenueno aff
Weikang Zhang, Weizhong Zeng, Xinhong Fu, Jimin Pan, Hong Guo

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Sustainability · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTragedy of the commonsCommonsTransaction costProperty rightsCommon-pool resourceGovernment (linguistics)InstitutionInstitutional economicsDatabase transactionExploitTragedy (event)Compensation (psychology)Mechanism (biology)EconomicsNatural resource economicsLaw and economicsMicroeconomicsNeoclassical economicsPolitical scienceSociologyLawSocial scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The tragedy of the commons of river describes the plight of continuous exhaustion of the river resources. Its essence is because resources are excessive used. It takes the river pollution as an example in this paper, under the traditional hypothesis of classical economics, to analyze the reasons for the formation of tragedy of the commons of the rivers briefly, which is caused by repeated pollution actions among the inhabitants and the institution is important to solve it resultantly, in the view of game theory. Then, on the basis of New Institutional Economics (NIE), the discussion separately from microscopic, intermediate and macroscopic perspectives explores and answers what the institutions should be for tragedy of the commons of the rivers. Next is the case analysis of Jinhua River. It comes to the conclusions: the government could exploit planning mechanism and price mechanism generally, providing proper river property rights arrangement, to reduce various transaction costs and establish the river compensation system.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,171 · 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'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

Citations4
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Management and SustainabilityMême sujetWater resources management and optimizationTravaux en français237 207