MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3162326038 · doi:10.48550/arxiv.2201.09182

Consolidating Marginalism and Egalitarianism: A New Value for Transferable Utility Games

2022· preprint· en· W3162326038 sur OpenAlexaff
Sudipta Sarangi

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGame Theory and Voting Systems
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransferable utilityEgalitarianismShapley valueMathematical economicsAxiomValue (mathematics)EconomicsMicroeconomicsDivision (mathematics)Game theoryMathematicsLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In cooperative games with transferable utilities, the Shapley value is an extreme case of marginalism while the Equal Division rule is an extreme case of egalitarianism. The Shapley value does not assign anything to the non-productive players and the Equal Division rule does not concern itself to the relative efficiency of the players in generating a resource. However, in real life situations neither of them is a good fit for the fair distribution of resources as the society is neither devoid of solidarity nor it can be indifferent to rewarding the relatively more productive players. Thus a trade-off between these two extreme cases has caught attention from many researchers. In this paper, we obtain a new value for cooperative games with transferable utilities that adopts egalitarianism in smaller coalitions on one hand and on the other hand takes care of the players' marginal productivity in sufficiently large coalitions. Our value is identical with the Shapley value on one extreme and the Equal Division rule on the other extreme. We provide four characterizations of the value using variants of standard axioms in the literature. We have also developed a strategic implementation mechanism of our value in sub-game perfect Nash equilibrium.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0050,010
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,057 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuearXiv (Cornell University)Même sujetGame Theory and Voting SystemsTravaux en français237 207