Bibliographic record
Abstract
Nous analysons les mécanismes optimaux d'échange dans un contexte où chaque participant possède quelques unités d'un bien à être échangé et pourrait être soit un acheteur, soit un vendeur, dépendant de la réalisation des valorisations qui sont de l'information privée des participants. D'abord, le concept de valeur virtuelle est généralisé aux agents qui ne sont pas ex ante identifiés comme acheteurs ou vendeurs; contrairement au cas où les agents sont bien identifiés, les valeurs virtuelles des agents dépendent0501ntenant du mécanisme d'échange et ne sont généralement pas monotones même si la distribution des valorisations est régulière. Nous montrons que les mécanismes optimaux d'échange, qui maximisent l'espérance de profit ou de gains d'échange d'un intermédiaire, sont complètement caratérisés par ces valeurs virtuelles. Le phénomène de discrimination incomplète (bunching), qui est ici spécifique aux agents non identifiés ex ante, va être une caractéristique générale dans les mécanismes optimaux. Nous montrons aussi que la règle de répartition aléatoire par laquelle les égalités sont brisées est0501ntenant un instrument important dans le design de ces mécanismes.
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 | 0.007 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.008 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".