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Enregistrement W3123109501 · doi:10.1111/j.1467-8454.2004.00240.x

THE ALLOCATION OF RESOURCES TO COOPERATIVE AND NONCOOPERATIVE R&D*

2004· article· en· W3123109501 sur OpenAlexaff
Gamal Atallah

Notice bibliographique

RevueAustralian Economic Papers · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueInnovation Policy and R&D
Établissements canadiensCenter for Interuniversity Research and Analysis on OrganizationsUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCournot competitionMicroeconomicsSubsidyDuopolyEconomicsInformation sharingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The precompetitive R&D literature has viewed cooperative and noncooperative R&D as substitutes. In this paper a more realistic approach is taken, where both cooperative and noncooperative R&D are performed in parallel. In the first stage, firms determine the optimal investments in both types of R&D and in the second stage they compete in output. It is found that information sharing between cooperating firms contributes not only to cooperative R&D, but also to noncooperative R&D. The two types of R&D reinforce each other. The level of cooperative R&D may be higher or lower than noncooperative R&D. In a Cournot duopoly, the share of cooperative R&D lies between 20% and 80% of total R&D and this share increases with spillovers and information sharing. It is always optimal to subsidize half the costs of cooperative R&D, while the subsidy to noncooperative R&D is unchanged from the standard model. Consumers prefer intermediate levels of spillovers and information sharing, while firms prefer higher levels of spillovers, which entail lower levels of information sharing.

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)0,004
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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