Bibliographic record
Abstract
Abstract Countries rely on different public and private agents to enforce consumer protection and fair competition regulations. To analyze the repercussions of different regimes on social welfare, we consider the possibility of false advertising by a firm in an environment with duopolistic competition and with consumers who can be rational or naïve regarding the trustworthiness of advertising claims. We compare the incentives for and outcomes of false advertisement verification and injunction requests made by one of three parties: a government agency with a broad focus maximizing (ex post) total welfare and two narrowly focused parties, the first a public or private party focused on consumer welfare net of its own enforcement costs and the second a competitor interested exclusively in its own profits. Considering ex ante welfare, we find that having a narrowly focused party as the plaintiff can be optimal due to government agency commitment problems. The optimal regime depends on both the share of the population's naïve consumers and the level of enforcement costs. Résumé . Dénonciation de la publicité mensongère . Pour veiller à l’application des réglementations en matières de protection des consommateurs et de concurrence loyale, les états s’appuient sur différents régimes de contrôle représentés par des agents publics et privés. Afin d’analyser les répercussions de ces différents régimes sur le bien‐être, nous évaluons la possibilité qu’une entreprise puisse diffuser de la publicité mensongère dans un environnement concurrentiel duopolistique avec des consommateurs potentiellement rationnels ou naïfs relativement à la véracité des allégations publicitaires. Nous comparons les mesures incitatives pour contrôler la publicité mensongère et leurs résultats, ainsi que les mises en demeure initiées par l’une de ces trois parties : une agence gouvernementale à visée large aux fins de maximisation totale du bien‐être ex post, et deux autres parties à visée plus ciblée: l’une publique ou privée tournée vers le bien‐être des consommateurs, déduction faite de ses propres co___ts de mise en œuvre, et l’autre représentée par un concurrent s’intéressant exclusivement à ses propres profits. En tenant compte du bien‐être ex ante, et en raison des problèmes d’engagement des agences gouvernementales, nous constatons qu’une procédure peut s’avérer optimale dès lors que le demandeur représente une partie à visée plus ciblée. Le régime optimal dépend à la fois de la proportion de consommateurs naïfs et du niveau des coûts de mise en œuvre.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 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".