Sustainable digital rent: a transformative framework for value dynamics in the digital age
Notice bibliographique
Résumé
Introduction This paper introduces the concept of Sustainable Digital Rent (SDR), highlighting the shift from traditional economic rent based on tangible assets to rent derived from digital platforms. At the heart of this shift is the “value state,” a dynamic balance between constructive expectations and destructive information. As digital platforms generate increasing amounts of information, expectations are increasingly met and shared more efficiently with all users, leading to a reduction in individual and general motivational, emotional, and cognitive engagement. These platforms, now essential to modern life, facilitate online activities that reduce as well physical engagement and natural interactions, thereby impacting cognitive function and physical health. By extracting rent directly, digital platform operators limit the benefits users could gain to support their mental and physical well-being. Methods This paper empirically defines and estimates SDR using the collective estimates of price, cost, and income (PCI) as practiced in North American real estate appraisal, demonstrated through abstract art rent. Our approach provides a new perspective on valuing intangible assets, such as knowledge, by showing the shift from expectation to information, governed by the value state in cognitive evaluations. Emphasizing interdisciplinary relevance, the method underscores the need for an efficient mechanism to redistribute SDR benefits to digital platform users, supporting fair and equitable digital development. Results and discussion The results show that digital rent is driven primarily by cognitive and informational content, demonstrating the need for redistribution mechanisms to address the growing inequality on digital platforms. The use of abstract art as a case study provides a convenient and illustrative way to explore how intangible assets, like digital rents, can be evaluated and redistributed. SDR offers insights into how digital rents can be captured and redistributed equitably, ensuring that platform users and creators benefit from the knowledge economy’s growth. The findings underscore the relevance of measuring SDR to guide policy recommendations aimed at reducing digital monopolization and promoting sustainable digital development.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,027 |
| Communication savante | 0,013 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».