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Enregistrement W2889984161 · doi:10.1111/j.1467-9779.2010.01467.x

Half a Century of Public Software Institutions: Open Source as a Solution to Hold-Up Problem

2009· preprint· en· W2889984161 sur OpenAlexaff
Michael Schwarz, Yuri Takhteyev

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2009
Typepreprint
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAuction Theory and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInefficiencyVendorIncentiveSoftwareProfit (economics)BusinessIndustrial organizationComputer scienceMarketingEconomicsMicroeconomicsOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We argue that the intrinsic inefficiency of proprietary software has historically created a space for alternative institutions that provide software as a public good. We discuss several sources of such inefficiency, focusing on one that has not been described in the literature: the underinvestment due to fear of hold-up. An inefficient hold-up occurs when a user of software must make complementary investments, when the return on such investments depends on future cooperation of the software vendor, and when contracting about a future relationship with the software vendor is not feasible. We also consider how the nature of the production function of software makes software cheaper to develop when the code is open to the end users. Our framework explains why open source dominates certain sectors of the software industry (e.g., programming languages), while being almost non existent in some other sectors (e.g., computer games). We then use our discussion of efficiency to examine the history of institutions for provision of public software from the early collaborative projects of the 1950s to the modern "open source" software institutions. We look at how such institutions have created a sustainable coalition for provision of software as a public good by organizing diverse individual incentives, both altruistic and profit-seeking, providing open source products of tremendous commercial importance, which have come to dominate certain segments of the software industry. Copyright © 2010 Wiley Periodicals, Inc..

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,208
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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