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Enregistrement W3125582817 · doi:10.1007/s10640-011-9528-0

Optimal Mechanisms for Heterogeneous Multi-Cell Aquifers

2012· article· en· W3125582817 sur OpenAlexaff
Glenn Sheriff, Tobias Siegfried, Woonghee Tim Huh

Notice bibliographique

RevueBOA (University of Milano-Bicocca) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEarth Institute, Columbia UniversityPepsiCo
Mots-clésAquiferObservabilityGroundwaterMathematical optimizationExtraction (chemistry)Markov perfect equilibriumSimple (philosophy)Path (computing)Computer scienceMarkov chainBathtubCommon-pool resourceHomogeneousEconometricsEconomicsMathematical economicsMathematicsApplied mathematicsMicroeconomicsGeologyNash equilibriumGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Standard economic models of groundwater management impose restrictive assumptions regarding perfect transmissivity (i. e., the aquifer behaves as a bathtub), no external effects of groundwater stocks, observability of individual extraction rates, and/or homogeneous agents. In this article, we derive regulatory mechanisms for inducing the socially optimal extraction path in Markov perfect equilibrium for aquifers in which these assumptions do not hold. In spite of the complexity of the underlying system, we identify an interesting case in which a simple linear mechanism achieves the social optimum. To illustrate potential problems that can arise by erroneously imposing simplifying assumptions, we conduct a simulation based on data from the Indian state of Andhra Pradesh. © 2011 US Government.

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 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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,620
Score d'incertitude au seuil0,650

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,157 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations22
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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