Corrigendum to "Resource-monotonicity for house allocation problemsâ
Notice bibliographique
Résumé
Ehlers and Klaus (Int J Game Theory 32:545-560, 2003) study so-called allocation problems and claim to characterize all rules satisfying efficiency, independence of irrelevant objects, and resource-monotonicity on two preference domains (Ehlers and Klaus 2003, Theorem 1). They explicitly prove Theorem 1 for preference domain $${\\mathcal{R}_0}$$ which requires that the null object is always the worst object and mention that the corresponding proofs for the larger domain $${\\mathcal{R}}$$ of unrestricted preferences "are completely analogous.” In Example 1 and Lemma 1, this corrigendum provides a counterexample to Ehlers and Klaus (2003, Theorem 1) on the general domain $${\\mathcal{R}}$$ . We also propose a way of correcting the result on the general domain $${\\mathcal{R}}$$ by strengthening independence of irrelevant objects: in addition to requiring that the chosen allocation should depend only on preferences over the set of available objects (which always includes the null object), we add a situation in which the allocation should also be invariant when preferences over the null object change. Finally, we offer a short proof of the corrected result that uses the established result of Theorem 1 for the restricted domain $${\\mathcal{R}_0}$$
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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 | 0,003 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,028 |
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 ».