Innovation stochastique et coût de la réglementation environnementale
Bibliographic record
Abstract
Cette étude démontre que le coût de la réglementation peut être négatif quand l’innovation induite par la réglementation a un élément stochastique. Ce résultat comporte deux aspects. Premièrement, si l’entreprise est neutre envers le risque, la réglementation fait nécessairement augmenter les coûts attendus, mais les coûts peuvent être inférieurs ex post pour certaines réalisations du processus d’innovation. Le fait que cette réduction de coûts sera plus probable pour des réalisations favorables ou défavorables de l’élément stochastique dépend de ce que la chance et l’effort de recherche sont des substituts ou des compléments du processus d’innovation. Le second aspect met en cause les implications de l’aversion au risque ou du goût pour le risque. Dans les deux cas, il est possible que la réglementation fasse diminuer les coûts en moyenne puisqu’elle peut inciter la firme à entreprendre un niveau de recherche plus proche de celui qui minimise le coût espéré.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 teacher head, 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".