Bibliographic record
Abstract
Nous étudions la tragédie des richesses communes dans un cadre où des agents qui diffèrent par leurs capacités productives et par leurs aptitudes à la prédation, choisissent d'allouer leur temps entre ces deux activités. Sous des hypothèses peu restrictives sur les technologies, les revenus attendus d'un agent sont convexes par rapport à ses actions, si bien que les individus se spécialisent et que la société se divise, à l'équilibre, en deux groupes au maximum: les prédateurs et les producteurs. La répartition s'opère selon un critère d'avantage comparatif. Il y a plusieurs équilibres. La tragédie des richesses communes (aucun producteur) est toujours l'un d'eux; l'allocation Pareto optimale pas toujours. Nous montrons que des changements mineurs dans la mise en vigueur des droits de propriété peuvent mener à des améliorations majeures pour la société. Les jeux convexes tels celui-ci appellent l'hypothèse de rationalité limitée; nous introduisons un concept d'équilibre de Nash local qui en est le pendant analytique naturel.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".