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Enregistrement W2989503433 · doi:10.4230/dagsemproc.06461.16

On Comparison of Mechanisms of Economic and Social Exchanges: The Times Model

2007· article· en· W2989503433 sur OpenAlexaff
Gregory E. Kersten, Eva E. Chen, Dirk Neumann, Rustam Vahidov, Christof Weinhardt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueGame Theory and Applications
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImplementationCommon value auctionNegotiationArgument (complex analysis)Computer scienceFocus (optics)Information systemInformation exchangeInstitutionConceptual frameworkSocial systemManagement scienceIndustrial organizationData scienceEconomicsMicroeconomicsArtificial intelligenceSociologyEngineeringSoftware engineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An e-market system is a concrete implementation of a market institution; it embeds one or more exchange mechanisms. The mechanisms are – from the economic point of view – disembodied objects (models and procedures) which control access to and regulate execution of transactions. E-market systems are also information systems which are information and communication technologies artifacts. They interact with their users; have different features and tools for searching, processing and displaying information. This work puts forward an argument that the study of e-markets must incorporate both the behavioural economic as well as the information systems perspectives. To this end the paper proposes a conceptual framework that integrates the two. This framework is used to formulate a model, which incorporates the essential features of exchange mechanisms, as well as their implementations as IS artefacts. The focus of attention is on two classes of mechanisms, namely auctions and negotiations. They both may serve the same purpose and their various types have been embedded in many e-market systems.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0090,023
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,003

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.

Tête enseignante Opus0,165
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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