Notice bibliographique
Résumé
This thesis consists of three separate papers which examine different aspects of the economics of online commerce. The first paper studies a natural experiment in the release of a new ad targeting feature onto an online advertising platform. The experiment affects the specificity of advertising assets in certain geographic ad markets. The paper finds evidence that the additional specificity negatively affects auction participation in the treated areas, an effect that has not been anticipated by the incumbent theoretical literature. The paper also finds evidence that despite negatively affecting auction participation, the additional specificity leads to higher revenue growth for the online platform in the treated areas. The paper’s results highlight the importance of considering entry and exit decisions in theoretical models of specificity choices by market designers. The second paper uses a proprietary data set from Google to find that online trade between two US states or two Canadian provinces is 6.7 times higher than trade between a US state and a Canadian province. This finding is surprising given that in the online environment, information costs and business-to-business transactions involving intermediate inputs are largely absent. When disaggregating the data by sectors of economic activity, the study finds that the largest US-Canada border effects occur for services whose consumption is tied to a particular location and goods that face large regulatory hurdles at the border. The third paper analyzes geographical patterns of cross-country Internet transactions using proprietary data from Google. The paper finds the effect of distance on online trade to be around -0.53. The study also finds that cultural characteristics, such as shared languages or religions, have a large impact on e-commerce, while economic ties, such as a common currency, have an insignificant effect. The paper underlines the importance of accounting for selection into trade in worldwide gravity estimations and identifies two exclusion restrictions that can be used when examining online trade flows.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,000 |
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.
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 ».