Inefficacité marshallienne, partage de coûts et modèles contractuels avec marchés manquants
Bibliographic record
Abstract
En présence de risque moral, la théorie des contrats prédit que le métayage sera assujetti au problème de l’inefficacité marshallienne, ce qui veut dire que les métayers utiliseront des quantités d’intrants différents sur les terres qu’ils exploitent par opposition aux propriétaires exploitants. Dans cet article, nous examinons cette question à l’aide d’une base de données unique en son genre collectée en 1993 dans le village tunisien d’El Oulja, grâce au financement du programme PARADI. Nous examinons quatre questions jusqu’à présent ignorées par les chercheurs : (1) le partage des coûts entre propriétaires et tenanciers; (2) les intrants en gestion fournis par les propriétaires; (3) la supervision des tenanciers par les propriétaires; (4) l’interaction répétée entre propriétaires et tenanciers. Nous utilisons des méthodes économétriques en panel avec effets fixes et en tobit en utilisant la méthode du trimmed LAD proposée par Honoré (1992). Nos résultats empiriques appuient l’argument selon lequel le risque moral est présent dans les relations contractuelles dans ce village. Par contre, l’importance quantitative des termes des contrats dans la détermination de l’utilisation des intrants, ainsi que de l’output, est relativement limitée. Il s’ensuit que le métayage est probablement choisi pour des raisons autres que le risque moral, telles que le partage du risque ou les coûts de transaction.
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 | 0.005 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 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".