Bibliographic record
Abstract
Dans cette these, le theme commun est la theorie des concours. Simplement, un concours est une situation dans laquelle un certain nombre de concurrents competitionnent entre eux afin de devenir l'unique vainqueur et ainsi être recompense d'un prix. Par exemple, si une personne voulait se departir d'un bien quelconque mais sans avoir une preference particuliere pour la personne a qui l'offrir, alors celui-ci pourrait organiser un concours dans lequel le gagnant se verrait offrir le bien. Dans ce concours, la probabilite de gagner depend de l'effort fourni lors du concours. Comme exemples concrets, nous pouvonspenser aux competitions sportives, aux situations de litige, aux concours derecherche et autres. Dans cette these, je propose trois modeles differents. Dans le premier chapitre, j'examine les concours dans lesquelles les concurrents mettent en commun leurs efforts a l'interieur du groupe auquel ils appartiennent, dans le but de gagner un bien public local, consommable uniquement par les membres du groupe vainqueur. Les concurrents sont informes de facon privee de la valeur qu'ils ont pour ce bien. J'y mets egalement en relief l'incitation qu'ont les concurrents a resquiller dependamment de la taille du groupe auquel ils appartiennent et de la taille des autres groupes. Je presente aussi dans cet essai des resultats concernant la difference entre les probabilites qu'ont degagner les grands groupes et les petits groupes. J'y conclus notamment que les grands groupes n'ont pas necessairement l'avantage sur les plus petits. Dans le second chapitre, j'introduis un concepteur de concours tirant unbenefice de l'effort total des concurrents. J'y developpe un mecanisme permettant au concepteur de selectionner un sous-ensemble de concurrents, de facon a maximiser ses profits, en depit du fait qu'il soit ignorant de l'utilite qu'ont les concurrents a participer au concours. Je demontre l'existence d'un mecanisme satisfaisant les concepts de compatibilite des incitations et de rationalite individuelle. Je resouds le probleme du concepteur en utilisant un jeu en trois etapes. A l'etape 0, le concepteur choisit un mecanisme. A l'etape 1, les candidats au concours prennent part au mecanisme et un certain nombre d'entre eux sont selectionnes pour participer en tant que concurrents a l'etape 2, dans laquelle se deroule un concours avec information parfaite. Il s'avere alors dans ce modele que le concours final a tendance a inclure plus de concurrents lorsque les candidats valorisent le prix a gagner de facon relativement homogene. De plus, dependemment du cout marginalqu'engendre la participation d'un concurrent a l'etape 2, certains candidatsvalorisant faiblement le prix a gagner, risquent de ne jamais etre choisis pour participer au concours. Dans le dernier chapitre, je developpe un modele de concours simple pour etudier le probleme de l'elaboration d'une ligue sportive professionnelle. Je modelise une ligue sportive professionnelle en tant que duopole. Ce faisant, je suggere une facon de modeliser l'attribution competitive de talent dans les equipes et ce en utilisant un jeu sequentiel dans lequel les equipes doivent miser a la facon d'une enchere le cout unitaire du talent. Ensuite, l'equipe ayant offert le cout le plus eleve se voit octroyer le droit de choisir en premier la quantite de talent a acquerir au cout offert tandis que l'autre equipe doit choisir en deuxieme la quantitite residuelle voulue, payable au meme cout unitaire. Dans l'equilibre de ce jeu, il est possible que ce soit l'equipe a faible revenue qui se voit octroyer le droit de choisir en premier. De plus,l'equipe a revenu eleve acquiert plus de talent a l'equilibre et je demontre qu'une politique de partage du revenu induit l'equipe a revenu eleve a acquerir relativement plus de talent, ayant alors comme consequence d'avantager encore plus l'equipe a revenu eleve.
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 | 0.005 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 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; 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".