Bibliographic record
Abstract
Nous faisons le compte rendu d'expériences élaborées afin de tester la possibilité théorique, découverte par Shapley (1964), que dans certains jeux, l'apprentissage ne converge pas vers un équilibre, que ce soit en termes de fréquences marginales ou de jeu moyen. Les sujets ont joué à répétition en paires fixes à un de deux jeux 3 ´ 3, chaque jeu ayant un équilibre de Nash unique avec stratégies mixtes. On prévoit que l'équilibre du premier jeu soit stable après apprentissage, et le deuxième jeu instable, à condition que les gains soient suffisamment élevés. Pour chaque jeu, nous avons eu recours à deux différents traitements : un avec gains faibles et l'autre avec gains élevés. Nous avons constaté que dans tous les traitements, le jeu moyen est près de l'équilibre bien qu'il y ait présence de cycles importants dans les données.
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 | 0.131 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.007 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.069 | 0.004 |
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".