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Enregistrement W4387909865 · doi:10.24200/sci.2023.60289.6706

Investments in energy efficiency with government environmental sensitiveness: An application of geometric programming and game theory

2023· article· en· W4387909865 sur OpenAlexaff
Zahra Fatemi, Seyed Jafar Sadjadi, Armin Jabbarzadeh, Ahmad Makui

Notice bibliographique

RevueScientia Iranica · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueEnergy Efficiency and Management
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStackelberg competitionPurchasingNash equilibriumProfit (economics)MicroeconomicsGame theoryRevenueBusinessRevenue managementGovernment (linguistics)Industrial organizationEconomicsProduct (mathematics)MarketingEnvironmental economicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To maintain a competitive advantage, manufacturers of household appliances should promote the product’s energy efficiency, considering the impact on customer purchasing behavior. Since the product’s energy efficiency and pricing policies influence customers’ purchasing decisions, manufacturers confront significant challenges in balancing costs and demand since they must consider their profit-maximizing objective and government regulations. The Stackelberg game framework represents the interactions between the government, the leader, and a manufacturer, the follower, incorporating the government’s involvement in environmentally dependent social welfare under a tax structure. This paper proposes closed-form equilibrium using a game theory approach and geometric programming (GP) to solve the government’s and manufacturers’ non-linear decision models. The analytical results offer insight into the management’s approach to the product’s energy efficiency. The findings demonstrate that when clients’ concerns about energy-saving grow, the net payoff to the total manufacturer revenue ratio continuously decreases. The outcomes imply that the manufacturer must allocate significant revenue to tax expenditures in markets with more price-sensitive clients. As a motivation for research, this paper explores the application of the proposed model by examining a numerical example of a real-world refrigerator manufacturer case to obtain further managerial insight.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,198 · 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'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

Citations0
Publié2023
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