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Enregistrement W3122135513 · doi:10.1111/j.1937-5956.2009.01093.x

Keyword Auctions, Unit‐Price Contracts, and the Role of Commitment

2009· article· en· W3122135513 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueProduction and Operations Management · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAuction Theory and Applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésCommon value auctionRevenueMicroeconomicsUnit (ring theory)IncentiveUnit priceVickrey–Clarke–Groves auctionComputer scienceEnglish auctionVickrey auctionEconomicsAuction theoryFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Motivated by the enormous growth of keyword advertising, this paper explores the design of performance‐based unit‐price contract auctions, in which bidders bid their unit prices and the winner is chosen based on both their bids and performance levels. The previous literature on unit‐price contract auctions usually considers a static case where bidders' performance levels are fixed. This paper studies a dynamic setting in which bidders with a low performance level can improve their performance at a certain cost. We examine the effect of the performance‐based allocation on overall bidder performance, auction efficiency, and the auctioneer's revenue, and derive the revenue‐maximizing and efficient policies accordingly. Moreover, the possible upgrade in bidders' performance level gives the auctioneer an incentive to modify the auction rules over time, as is confirmed by the practice of Yahoo! and Google. We thus compare the auctioneer's revenue‐maximizing policies when she is fully committed to the auction rule and when she is not, and show that the auctioneer should give less preferential treatment to low‐performance bidders when she is fully committed.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,613
Score d'incertitude au seuil0,538

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,294 · 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