An Empirical Evaluation of Fair-Division Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Fair-division problems are ubiquitous.They range from the day-to-day chore assignments to the Israeli-Palestinian conflict and include the division of an inheritance to the heirs (Brams & Taylor, 1999;Massoud, 2000).Many intuitive and self-implementable algorithms guaranteeing "fairness" have been devised in the past 50 years (Brams & Taylor, 1996).So far, very few empirical studies have put them to the test (Daniel & Parco, 2005; Schneider & Krmer, 2004).In fact, it is not even known to what extent the solutions derived from these algorithms are satisfactory to human players.Here, we present an experiment that investigated the satisfaction of two pairs of players who divided 10 indivisible goods between themselves.A genetic algorithm was used to search for the best division candidates.Results show that some of the best divisions found by the genetic algorithm were rated as more mutually satisfactory than the ones derived from six typical fair-division algorithms.Analyses on temporal fluctuation and non-additivity of preferences could partially explain this result.Ideas for the future implementation of a more flexible and unconstrained approach are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».