Notice bibliographique
Résumé
While there is an extensive literature on how economic agents bargain to divide an asset, little is known about the decision to initiate bargaining and how the initiation affects the outcome of bargaining. We address these questions in the context of high-stakes poker tournaments in which the last few players often negotiate the division of the remaining prize money rather than risk playing the tournament to the end. In 63% of the tournaments in our sample players enter into negotiations, and in 31%, they successfully reach an agreement. We find that the identity of the player who initiates bargaining affects whether a deal is completed but does not affect the terms of the eventual deal. The initiator tends to have a weaker than average position at the table, but the likelihood that a deal will be completed increases in the initiator's strength in the game and history of winning past tournaments. These findings indicate that initiating negotiations conveys information that is relevant to whether a deal will emerge. Nevertheless, initiating bargaining does not affect the initiator's pay-off in a completed deal. Lastly, we find strong evidence that bargaining tends to be initiated and is more likely to be successful when participants' stakes are about equal, consistent with the theoretical work of Cramton, Gibbons and Klemperer (1987, “Dissolving a Partnership Efficiently”, Econometrica, 55, 615–632).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».