Balancing openness and prioritization in a two-tier Internet
Notice bibliographique
Résumé
The open Internet is plagued by congestion that restricts the development of sophisticated Internet-based services as was predicted in early work on priority pricing.Broadband and edge providers have proposed a two-tier Internet with fee-based prioritization of traffic in a fast-lane Internet that coexists with the open Internet to overcome these problems.This requires a restriction of Internet openness, also known as network neutrality, in the fast-lane Internet.Opponents of a two-tier Internet believe it would hinder innovation, motivate underinvestment in Internet infrastructure and consequently reduce the quality of service (QoS) of the open Internet.The challenge is for policy to balance a fee-based fast-lane for priority traffic and safeguard the viability of the open Internet.In our model, edge providers choose output levels and which Internet to use, a broadband provider chooses investment in Internet capacity and pricing for prioritizing traffic in the fast-lane, and a policy-maker chooses a mechanism for balancing openness and prioritization in a two-tier Internet.We find that edge providers with greater bandwidth requirements per unit of output convert to the fast-lane and that the fast-lane can drive innovation from edge providers with high bandwidth requirements.The broadband provider chooses fixed fee pricing for the fast-lane but has no incentive to increase investment in Internet capacity as long as the open Internet is not monetized.So long as there are no investments in Internet capacity, all edge providers of the open Internet and their end users are worse off with a two-tier Internet.To maintain the QoS of the open Internet and to increase social welfare, a two-tier Internet has to be coupled with a policy mechanism whereby a portion of broadband provider profit is invested in Internet capacity.
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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».