Contract Structure for Joint Production: Risk and Ambiguity under Compensatory Damages
Notice bibliographique
Résumé
at various stages of this project. We also thank an anonymous AE and two anonymous reviewers for their patience, several careful readings, and a wealth of thoughtful feedback. We develop a model in which the parties to a joint production project have a choice of specifying contractual performance in terms of actions or deliverables. Penalties for noncompliance are not specified; rather, they are left to the courts under the legal doctrine of compensatory damages. We analyze three scenarios of increasing uncertainty: Full Knowledge – the implications of partner actions are known; Risk – the implications can be probabilistically quantified; and, Ambiguity – the implications cannot be so quantified. In Full Knowledge, action requirements dominate: they always induce the maximum economic value. This dominance vanishes in Risk. In Ambiguity, deliverables specifications can interact with compensatory damages to create a form of “ambiguity insurance ” – ambiguity aversion is assuaged in a way that increases the aggregate, subjective expected value of the project. This effect does not arise under action requirements. Thus, deliverables contracts may facilitate highly novel joint projects that would otherwise be foregone due to excessive uncertainty. 1
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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 | 0,016 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,001 |
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 ».