L’EXPLOITATION DE RESSOURCES NATURELLES NON RENOUVELABLES EN ASYMÉTRIE D’INFORMATION
Bibliographic record
Abstract
Nous analysons l’exploration et l’extraction d’une ressource naturelle non renouvelable dans un contexte d’asymétrie d’information. Le principal délègue l’exploitation d’une ressource à un agent (une firme) qui possède de l’information privée concernant ses coûts d’exploration; cette firme possédera également de l’information privée concernant ses coûts d’extraction une fois que le stock de réserves sera mis au jour et viendra contraindre l’extraction. Le principal peut seulement s’engager pour la période courante : un menu de contrat subventions-découvertes pour la période d’exploration, un menu de contrat redevances-extraction conditionnel au montant de réserves mis au jour pour la période d’extraction. Comparé avec la situation de premier rang où l’information est symétrique, le contrat optimal en extraction entraîne une hausse des découvertes des réserves mises au jour pour la firme la plus efficace et possiblement d’autres firmes, alors que le contrat optimal en exploration entraîne une réduction du montant mis au jour, particulièrement pour les firmes les moins efficaces en exploration. Nous détaillons les implications de l’asymétrie d’information et les formes que prennent les inefficacités : réserves abandonnées, utilisation excessive de ressources à bas coûts et niveau de sophistication technologique inefficace dans les secteurs d’exploration et d’extraction.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.003 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".