Fair allocation of production externalities : recent results
Bibliographic record
Abstract
Allocation équitable des externalités de production : résultats récents Nous passons en revue les résultats récents de la théorie axiomatique du partage des coûts. Une méthode de partage répartit le coût total d’un service entre ses utilisateurs en fonction du profil de leurs consommations et de la fonction de coût. En général, le coût total dépend de façon asymétrique des consommations individuelles. Nous discutons deux interprétations normatives radicalement différentes de ces asymétries. Selon la théorie de la pleine responsabilité, chaque utilisateur est responsable du coût qui découle indiscutablement de sa propre consommation; les parts de coût doivent alors refléter les asymétries de la fonction de coût. Selon la théorie de la responsabilité partielle, seules les différences dans le niveau de consommation peuvent justifier des parts de coût différentes. Nous formulons des exigences d’équité et de stabilité stratégique au moyen d’axiomes d’invariance et de monotonie. Nous examinons la compatibilité logique de ces axiomes dans les deux théories ci-dessus. Dans l’approche de la pleine responsabilité, ils nous permettent de caractériser les trois méthodes le plus souvent discutées dans la littérature: celle de Shapley et Shubik, celle d’Aumann et Shapley, et la méthode sérielle classique. Dans le contexte de la responsabilité partielle, ils conduisent à des méthodes naturelles, de type proportionnel, et à une variante de la méthode sérielle.
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 | 0.012 | 0.041 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.015 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.002 |
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".