La recherche de rentes en situation d’incertitude avec ou sans opposition
Bibliographic record
Abstract
Les caractéristiques d’équilibre d’un modèle stochastique de la recherche de rentes sont rapportées et discutées. La proposition que les coûts sociaux de la recherche de rentes par des individus riscophobes sont inférieurs au total des rentes est d’abord confirmée. Le modèle de recherche de rentes avec rentes endogènes est ensuite élargi pour y inclure une opposition, créée par ceux que le processus désavantage. Diverses prédictions trouvées dans cette littérature sont qualifiées, incluant (1) la relation entre le total des efforts, le total des rentes et le total des pertes sociales, (2) l’impact d’une augmentation du total des rentes possibles sur l’effort de l’opposition, et (3) l’apparence de « désintérêt de la déréglementation ». Un aspect important de cette analyse est l’ambiguïté de plusieurs effets. Cette ambiguïté fournit une explication possible au fait que la théorie de la recherche de rentes n’a, jusqu’à date, fourni aucune prédiction définitive au sujet des caractéristiques de l’équilibre.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".