La convergence d’équilibres stratégiques en prix-quantités vers l’équilibre concurrentiel
Bibliographic record
Abstract
Dans le présent article, nous étudions la convergence d’une suite d’équilibres stratégiques dans un modèle avec hiérarchie de meneurs et de suiveurs dans lequel l’ensemble des stratégies de chaque agent correspond aux couples prix-quantités. Dans le cas d’un duopole, un tel ensemble de stratégies mène à des équilibres à prix multiples même lorsque le bien vendu par les duopoleurs est un bien homogène, la firme agissant comme meneur rationnant sa demande. De plus, et ce contrairement au cas du modèle de Stackelberg stricto sensu, l’avantage appartient au suiveur et non au meneur. Nous généralisons ici ce modèle à une hiérarchie comprenant un nombre quelconque de firmes. Nous montrons qu’avec l’augmentation du nombre de firmes, la configuration d’équilibre de l’industrie tend vers une configuration « quasi-concurrentielle » : la production totale tend vers la production concurrentielle, le prix de vente de toute firme d’un rang donné tend vers le prix d’équilibre concurrentiel, et enfin la production relative des firmes dont le prix de vente est supérieur d’un certain montant au prix d’équilibre concurrentiel tend vers zéro également quel que soit ce montant. Par ailleurs, les distributions de la production et des profits (les profits globaux tendent vers zéro) restent fortement inégalitaires.
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 | 0.004 | 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 | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".