Differential games in resources and environmental economics
Notice bibliographique
Résumé
In this chapter we present a number of models in resources and environmental economics in which economic agents (firms or countries) exploit natural resources or the environment in an intertemporal context, taking into account the strategic behaviour of other agents. We begin with a simple model of exploitation of a common-property, nonrenewable resource such as an oil field. We compare the benchmark cooperative solution with a noncooperative open-loop Nash equilibrium and a Markov perfect Nash equilibrium. In the open-loop version of the game, we show that the nature of the solution depends on how we restrict the set of feasible strategies available to each agent. This is an important issue from the modelling point of view, especially in the context of common property resources, because this context dramatically highlights the interdependence among agents, not only in terms of payoffs but also in terms of what one agent can do given the actions of others. After a thorough discussion, we consider some variations of the basic model of common-property nonrenewable resources: the so-called doomsday problem, and the problem where utility depends directly on both the stock of the resource and the flow of consumption. Renewable resources such as fish stocks and forests are considered next, at first in the standard format of simultaneous choice of Markovian strategies. The game is then modified to allow for history-dependent strategies (such as trigger strategies), and for hierarchical moves, thus illustrating a Stackelberg leadership formulation of a fishery game.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».