Notice bibliographique
Résumé
I analyze a market in which a price-taking buyer buys a variable-quality good from a population of sellers, contrasting the case where quality is a seller's private information to that where it is public information. Average quality traded under private information can be either higher (quality oversupply) or lower (quality undersupply) than under public information, depending on sellers' preferences. We are likely to see quality undersupply if (i) sellers' preferences exhibit substitutability between the variable-quality good and the numéraire good, and/or (ii) sellers view the numéraire good as a luxury good relative to the variable-quality good. Reverse arguments hold for quality oversupply. J'analyse un marché dans lequel un acheteur achète un bien de qualité variable d'une population de vendeurs. Je compare deux cas, celui où la qualité est connue des vendeurs seulement (information privée) et celui où la qualité est connue publiquement (information publique). La qualité moyenne vendue sur le marché avec information privée peut être supérieure ou inférieure à la qualité moyenne vendue sur le marché avec information publique, selon les préférences des vendeurs. Elle aura tendance à être supérieure si (i) les préférences des vendeurs manifestent une substituabilité entre le bien à qualité variable et le bien numéraire, et/ou (ii) les vendeurs considèrent le bien numéraire comme un bien de luxe par rapport au bien à qualité variable.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 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 ».