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Bribery vs. Extortion: Allowing the Lesser of two Evils
Rewards to prevent supervisors from accepting bribes create incentives for extortion. This raises the question whether a supervisor who can engage in bribery and extortion can still be useful in providing incentives. By highlighting the role of team work in forging information, we present a notion of soft information that makes supervision valuable. We show that a fear of inducing extortion may make it optimal to allow bribery, but extortion is never tolerated. Even though both increase incentive cost, extortion penalizes the agent after âgood behaviorâ, while bribery penalizes the agent after âbad behaviorâ. Since bribery occurs when a violation is detected, the bribe is a penalty for âbad behaviorâ, and helps somewhat in providing incentive. We find that extortion is a more serious issue when incentives are primarily based on soft information, when the agent has a greater bargaining power while negotiating an illegal payment, or when the agent has weaker outside opportunities. Our analysis provides explanations why extortion may be less of a problem in developed countries.monitoring, corruption, collusion, bribery, extortion, framing
Détection et classification d'événements en représentation multidimensionnelle. Application sur l'EMG utérin
L'EMG utĂ©rin peut ĂȘtre reprĂ©sentĂ© par un processus AR oĂč plusieurs Ă©vĂ©nements sont superposĂ©s. Dans ce cas, la dĂ©tection peut ĂȘtre faite en utilisant des algorithmes de dĂ©tection classiques. Cependant, l'algorithme de classification doit prendre en compte les formes spĂ©cifiques de ces Ă©vĂ©nements superposĂ©s. Dans ce travail, la classification est basĂ©e sur la dĂ©composition multi-Ă©chelle et sur le test multihypothĂšse. AprĂšs dĂ©tection utlisant le modĂšle AR adaptatif, le signal est dĂ©composĂ© en plusieurs Ă©chelles et classifiĂ© suivant une matrice de variance-covariance calculĂ©e Ă partir de la dĂ©composition multiĂ©chelle. Cet approche aboutit Ă deux retards diffĂ©rents pour la dĂ©tection et la classification. Ils dĂ©pendent du seuil de dĂ©tection et du temps d'estimation de la matrice de variance covariance, respectivement
Carlo Giacinto Fontana (1699-1776), un erudito notaio valtellinese
International audienceLa dĂ©tection et la segmentation de changement sont les premiĂšres Ă©tapes dans beaucoup d'applications en traitement des signaux. La plupart des algorithmes de segmentation sont basĂ©s sur la thĂ©orie de dĂ©tection et des tests statistiques d'hypothĂšse. Quand les paramĂštres des hypothĂšses sont connus, les chercheurs utilisent un algorithme efficace appelĂ© algorithme CUSUM pour rĂ©soudre le problĂšme de la dĂ©tection. Cet algorithme est basĂ© sur le rapport de logarithme de vraisemblance. L'algorithme de CUSUM est optimal car il optimise le retard Ă la dĂ©tection quand le temps moyen entre fausses alarmes tend vers l'infini. Dans beaucoup d'applications, les modifications peuvent affecter l'Ă©nergie, la frĂ©quence ou ces deux paramĂštres en mĂȘme temps. La dĂ©tection d'un changement frĂ©quentiel peut ĂȘtre effectuĂ©e en utilisant l'algorithme de CUSUM appliquĂ© sur les innovations d'un modĂšle AR. Les coefficients AR contiennent des informations sur le contenu spectral du signal. Dans la plupart d'applications, les paramĂštres des hypothĂšses Ă dĂ©tecter sont souvent inconnus et d'autres algorithmes doivent ĂȘtre appliquĂ©s pour la dĂ©tection des changements. Ces algorithmes sont basĂ©s sur le calcul d'une somme cumulative dynamique (DCS) du rapport de logarithme de vraisemblance entre deux hypothĂšses localement estimĂ©es. L'estimation de ces hypothĂšses se fait Ă chaque instant t en utilisant deux fenĂȘtres glissantes avant et aprĂšs le temps courant t. La premiĂšre partie de cet article fournit une vue globale de l'algorithme CUSUM, en se concentrant sur l'algorithme de somme cumulĂ©e dynamique. On prĂ©sentera les propriĂ©tĂ©s et limites principales de DCS. Ensuite on propose un nouvel algorithme de dĂ©tection utilisĂ©e pour rĂ©soudre ces problĂšmes. Une mĂ©thode automatique pour calculer les seuils est Ă©galement prĂ©sentĂ©e. On montrera ensuite quelques rĂ©sultats aprĂšs application de ces mĂ©thodes sur les signaux EMG posturaux
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