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Enregistrement W4313415204 · doi:10.3390/g14010002

Exchange Networks with Stochastic Matching

2022· article· en· W4313415204 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGames · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGame Theory and Voting Systems
Établissements canadiensCenter for Interuniversity Research and Analysis on Organizations
Organismes subventionnairesInstitut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'EnvironnementSorbonne UniversitéUniversité Clermont-AuvergneUniversité Côte d’AzurIstanbul Teknik Üniversitesi
Mots-clésMatching (statistics)Mathematical economicsConvergence (economics)Fixed pointBargaining problemExtension (predicate logic)Nash equilibriumStability (learning theory)Stochastic approximationMathematical optimizationEconomicsMathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper tries to prove that the outcomes stemming from interactions on assignment markets bring about coordination in case of a stochastic matching subject to various forms of expectations. We consider an exchange network with stochastic matching between the pairs of players and analyze the dynamics of bargaining in such a market. The cases of convergent expectations, divergent expectations and of social preferences are studied. The extension of earlier works lies in the consideration of a stochastic matching on a graph dependent on the weights of edges. The results show that, in all three cases, the dynamics converges rapidly to the generalized Nash bargaining solution, which is an equilibrium that combines notions of stability and fairness. In the first two scenarios, the numerical simulations reveal that the convergence toward a fixed point is speedily achieved at the value of the outside option. In the third scenario, the fixed point promptly converges to the value of the outside option supplemented by the surplus share.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,356
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,171 · 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