Notice bibliographique
Résumé
This paper studies the competition between sellers who choose how much informa-tion to provide to potential buyers. We analyse the symmetric equilibria in information provision of a game in which two sellers with unit supplies compete to attract two buy-ers with unit demands. Sellers compete ex ante; they commit to a level of information provision and to a sale mechanism (e.g. a second-price auction). More informed buyers have better differentiated private valuations and trade yields them higher informational rents. Our focus is on this critical trade-off faced by sellers: promising information at-tracts buyers (traffic effect) but lowers profits-per-buyer (rents effect). When the sale mechanisms are common and exogenously fixed, we find that sellers ’ equilibrium profits can be higher under mechanisms that yield more rents to buyers. High-rent mechanisms inhibit market-stealing and soften the competition between sellers, which lowers equilib-rium levels of information provision. High rent levels may also intensify the competition for goods between the buyers, which compresses the traffic-rents trade-off and further dampens the competition between sellers. When sellers promise both information and sale mechanisms, we show that they can capture the efficiency gains of increased infor-mation so that all symmetric equilibria in a large class have full information provision. 1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».