MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W1515702402

Appels d'Offres et Enchères Ouvertes : Enjeux de Design et Propositions

2000· preprint· fr· W1515702402 on OpenAlexaboutno aff
Robert Gérin-Lajoie, Yves Richelle, Jacques Robert

Bibliographic record

VenueRePEc: Research Papers in Economics · 2000
Typepreprint
Languagefr
FieldDecision Sciences
TopicAuction Theory and Applications
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce rapport présente une analyse approfondie des procédures utilisées par le Gouvernement du Québec pour réaliser des appels de soumissions et des appels de services. On y trouvera une proposition visant à modifier de manière substantielle la méthode d'évaluation des offres de services qui cherche à combiner l'aspect «qualité» et l'aspect «prix» d'une offre de services. Nous présentons aussi des propositions relatives à l'introduction de mécanismes d'enchères renversées et ouvertes pour réaliser ces appels de soumissions ainsi que les appels d'offres de services. La base sur laquelle reposent ces propositions est ce que l'on appelle les «enchères cadencées». Ce format d'enchère permet en effet de tenir compte de la qualité ainsi que du prix d'une offre soumise. Nous construisons quatre types d'enchères cadencées, à savoir, l'enchère cadencée pour contrat simple, l'enchère cadencée avec évaluation des offres de services selon le Règlement adopté par le Gouvernement du Québec, l'enchère cadencée avec évaluation des offres de services selon un fonction de score et enfin, l'enchère cadencée synchronisée. La première permet de réaliser des appels de soumissions mais peut aussi être utilisée pour adjuger des contrats avec bordereau de prix. Les deux enchères cadencées suivantes permettent de réaliser des appels d'offres de services où la qualité des offres joue un rôle important. La dernière enchère permet de réaliser simultanément des appels d'offres pour plusieurs produits présentant des complémentarités importantes. Pour chaque type d'enchères, nous discuterons les avantages procurés par son utilisation en remplacement de la procédure actuelle.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.014
metaresearch head score (Gemma)0.025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: Methods
Teacher disagreement score0.085
Threshold uncertainty score0.169

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0140.025
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0030.008
Scholarly communication0.0110.006
Open science0.0020.002
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.003

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.136
GPT teacher head0.431
Teacher spread0.295 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreMethods

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2000
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueRePEc: Research Papers in EconomicsSame topicAuction Theory and ApplicationsFrench-language works237,207