Bargaining over the Caspian Sea — The Largest Lake on the Earth
Notice bibliographique
Résumé
The Caspian Sea is considered by some to be the largest lake in the world. This multinational water body is the subject of one of the world's most intractable disputes, involving Azerbaijan, Iran, Kazakhstan, Russia and Turkmenistan. The conflict over the legal status of the Caspian Sea emerged after the collapse of the Soviet Union and has not been resolved yet. This paper intends to provide some insights into the conflict and predict the most possible outcomes of the negotiations based on Social Choice rules and Fallback Bargaining procedures. In this study, the five options for resolving the conflict which has been suggested during the negotiations are introduced and discussed. Some well-known social choice rules including Condorcet Choice, Borda Scoring, the Plurality Rule, Median Voting Rule (MVR), Majoritarian Compomise (MC) and Condorcet's Practical Method (CPM) are applied to find the "socially optimal" resolutions of this conflict. Then some different versions of Fallback Bargaining methods which seek minimizing the maximum dissatisfaction of any bargainer are applied to predict the outcome of the negotiations. Finally, the socially optimal resolutions are compared with Fallback Bargaining methods' results and the advantages and disadvantages of each method are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».