Sharing a Multi-National Resource through Bankruptcy Procedures
Notice bibliographique
Résumé
Bankruptcy procedures are known as fair division methods applicable to monetary problems in which the total amount of the asset is not sufficient to cover the sum of the creditor's claims. These methods can be also used to solve natural resource allocation problems with the same characteristics in which the bargainers are willing to follow a cooperative approach rather than a competitive attitude. To show the applicability of these methods in water resources allocation problems, this study builds a bankruptcy model for the Caspian Sea negotiations in which five coastal states of Azerbaijan, Iran, Kazakhstan, Russia and Turkmenistan have been negotiating since 1993 without coming up with any agreement neither on the ownerships of waters, nor the oil and natural gas beneath them. In this problem, the total value of oil and natural gas which are currently claimed by the five littoral states is approximately 32 percent higher than the total value of proven and possible oil and gas located in the seabed of the Caspian Sea. The problem is how to determine a fair resource allocation which is associated with the legal status of the Caspian Sea. The developed bankruptcy model is solved with four different allocation rules including Proportional rule, Constrained Equal Award (CEA) rule, Contested Garment Principle, and Adjusted Proportional (AP) rule. Based on the shares of the bargainers under these rules, each party can rank the possible sharing methods. Finally, the study comes up with some recommendations on how to allocate this multi-national water resource to the involved parties based on claims and preferences.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».