Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents the editors’ introduction for a symposium on Second and Third Best Theory forthcoming in The Pacific Economic Review, 22:2, May 2017. Unusual in such cases, the editors are the major protagonists in the debate. In the symposium Ng maintains that second‐best theory appears to preclude giving theory‐based policy advice because full second‐best optima can never be determined in practical cases. While agreeing about second‐best optima, Lipsey disagrees with Ng's conclusion regarding policy and discusses the development of context‐specific policies not based on the theory of optimal resource allocation. To allow for theory‐based policy, Ng offers his theory of third best. The major disagreement over this theory concerns its proposition: first‐best rules for third‐best worlds under Informational Poverty (not enough is known to determine the desirable direction of change of some the policy variable from the first‐best value). Lipsey argues that, if correct, this rule would upset the main result of second‐best theory that the sign of the change in the objective function may be either positive or negative when first‐best rules are fulfilled piecemeal in second‐best worlds. Woo supports Ng's third‐best theory and derives additional rules, while Boadway surveys the application of second‐best theory in several cases from the literature of public economics.
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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 | 0,006 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,241 | 0,149 |
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 ».