MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2564421592 · doi:10.82308/8097

A study on heterogeneity in a commons dilemma: an experimental framework

2011· article· en· W2564421592 sur OpenAlexfundno aff
Mihoko Tegawa

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueExperimental Behavioral Economics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésDilemmaComputer scienceEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Un dilemme communes est une situation où un groupe d'individus utilisent une ressource et une décision rationnelle pour exploiter cette ressource de manière optimale dans la perspective de ce groupe. Comme résultat, cela peut mener à la surexploitation des ressources ou le sous-investissement dans ce management. Ce problème peut souvent être vu dans un common-pool resource (CPR). Cette situation est décrite par le jeu du CPR, qui a pour objet de décider combien ils veulent pour s'approprier le CPR, ce qui pourrait entrainer en retour un remboursement négatif dépendant de combien ils s'approprient/s'intègrent comme un groupe. Ce papier modifie les standards du jeu du CPR pour représenter la situation où deux groupes d'utilisateurs avec deux différentes fonctions utilitaires sont liés dans l'espace au CPR. Un exemple à cette situation serait l'impact qu'aurait une communauté en amont d'une rivière, à travers la pollution ou l'extraction, sur la communauté située en aval. Cette thèse propose une nouvelle étude expérimentale au jeu du CPR standard qui prend en compte les fonctions hétérogènes de ces deux communautés ainsi que la dimension spatiale de ce problème. L'hétérogénéité peut ou non augmenter l'efficience d'un CPR approprié. Des implications comportementales sont décrites par le nouveau jeu du CPR.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeScholarship@McGill (McGill)Même sujetExperimental Behavioral Economics StudiesTravaux en français237 207