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Este estudo revela que a duração do sono exibe uma relação em forma de U invertido com as preferências por impostos redistributivos, onde o sono de alta qualidade e a quantidade ideal aumentam a taxa tributária aceitável, especialmente entre indivíduos de alta renda e aqueles que já favorecem uma maior redistribuição.
Este estudo conclui que, na União Europeia, a relação observada entre o aumento de relatórios de transações suspeitas e o número de condenações por lavagem de dinheiro é espúria e não causal, sendo impulsionada por tendências temporais comuns e diferenças entre países, o que indica que simplesmente aumentar o volume de relatórios não resulta estatisticamente em mais condenações.
Este artigo propõe um novo paradigma de simulação baseado em cenários que integra modelos físicos de mobilidade e emissões com uma camada social de respostas comportamentais, permitindo a avaliação ex-ante dos impactos diretos e indiretos de regulamentações de tráfego urbano em sistemas complexos de mobilidade.
O estudo demonstra que, à medida que o fluxo de propostas em DAOs supera a capacidade de monitoramento da participação ampla, a governança efetiva tende a se concentrar em um grupo menor de participantes altamente ativos, evidenciando um mecanismo de "muito grande para monitorar".
O artigo apresenta um modelo de equilíbrio geral em um mundo linear que determina endogenamente o comércio e as fronteiras, oferecendo uma estrutura unificada e tratável para analisar resultados geopolíticos, economia política, segurança e ideologia que não seriam possíveis se essas variáveis fossem tratadas como exógenas.
Este artigo apresenta um experimento de campo demonstrando que equilibrar a prevalência de feedback e solicitar probabilidades, combinados com recalibração pós-processamento, mitigam viéses cognitivos em anotações humanas de eventos raros, melhorando significativamente a precisão e a confiabilidade de modelos de IA downstream.
Este artigo utiliza um modelo de cadeia de suprimentos global calibrado com dados da OCDE para demonstrar que a economia indiana é mais vulnerável a sanções provenientes da Arábia Saudita, seguida pelos Emirados Árabes Unidos, China, Singapura, Estados Unidos e Rússia.
O estudo demonstra que, em cenários de escassez de recursos, o aumento da inteligência e da diversidade em populações de agentes de IA pode piorar os resultados coletivos ao gerar sobrecarga perigosa, enquanto a formação de tribos mitiga esse risco, indicando que o impacto da sofisticação da IA depende inteiramente da relação entre capacidade e população.
Embora as bolsas interdisciplinares gerem artigos interdisciplinares, o estudo revela que as bolsas disciplinares são, na verdade, mais eficazes na produção de pesquisas interdisciplinares de alto impacto, destacando a importância fundamental do investimento em expertise disciplinar profunda para impulsionar avanços científicos amplos.
Este estudo desenvolve uma teoria de campo médio para crescimento aleatório heterogêneo com redistribuição, identificando que, embora migrações fortes previnam a localização extrema em taxas de crescimento estáticas, a adição de ruído temporal introduz uma fase parcialmente localizada que mitiga, mas não elimina, a concentração extrema, com implicações para desigualdade de riqueza e crescimento populacional.
Este artigo apresenta um modelo de equilíbrio que unifica os elementos fundamentais de Arrow-Debreu e Kyle para analisar a descoberta de preços em derivativos, demonstrando como um agente informado com conhecimento privado sobre a distribuição de retornos de um ativo subjacente negocia carteiras de opções, explicando assim práticas de mercado de longa data e o fenômeno do "sorriso de volatilidade".
Este artigo estende a medida de restritividade de modelos para contextos funcionais e estruturais utilizando priores de processos gaussianos, demonstrando que a avaliação em domínios contínuos e a inclusão de endogeneidade resultam em modelos mais restritivos e alteram suas classificações, ao mesmo tempo que estabelecem a equivalência entre restritividade e o limite normalizado da curva de aprendizado sem ruído.
Este estudo demonstra que, ao incorporar comportamentos eleitorais mais realistas como o uso de boletos parciais, as diferenças teóricas entre os métodos de Voto Condorcet e o Voto Instantâneo de Recurso (IRV) em relação à promoção de moderação política praticamente desaparecem, sugerindo que o efeito moderador do método Condorcet pode ser menos significativo em cenários reais do que o previsto por modelos idealizados.
Este artigo desenvolve um modelo macrofinanceiro estocástico contínuo que integra o framework de Keen a um mercado com processos de salto-difusão para formalizar o ciclo de feedback entre expansão de crédito e risco de colapso, demonstrando matematicamente a existência global do sistema e ilustrando como a sensibilidade ao crédito e parâmetros de salto geram regimes que variam de crescimento estável a ciclos recorrentes de boom e bust.
Este artigo desenvolve um modelo de equilíbrio dinâmico para *Automated Market Makers* (AMMs) que formaliza as interações estratégicas entre arbitrageiros e provedores de liquidez, revelando uma assimetria intrínseca no impacto de preços e demonstrando que, na presença de arbitragem informada, a provisão de liquidez torna-se estritamente dominada, a menos que a heterogeneidade dos agentes e os custos de execução permitam um equilíbrio interior com retornos não monotônicos em relação à volatilidade.
Este artigo analisa os desafios de sustentabilidade enfrentados pelos resorts de luxo nas Maldivas e propõe a implementação de práticas sustentáveis baseadas na abordagem do Triplo Resultado e nos 12 Princípios do Turismo Sustentável, incluindo recomendações para regulamentação, gestão de resíduos e colaboração local.
O estudo analisa o comportamento de votação de 14.585 legisladores estaduais dos EUA entre 2011 e 2022 e conclui que, apesar da polarização política e da demanda pública, massacres a tiros ocorridos em seus distritos não geram mudanças mensuráveis nas suas posições sobre políticas de armas.
Através de 13 estudos, o artigo demonstra que as pessoas tendem a reduzir a compensação de trabalhadores que utilizam IA devido à percepção de menor esforço e agência, embora esse "penalidade da IA" possa ser mitigado quando os trabalhadores mantêm controle criativo ou quando contratos proíbem tais reduções.
Utilizando dados do PISA 2022 e métodos de aprendizado de máquina explicável, este estudo identifica os determinantes da resiliência acadêmica em nove países da América Latina pós-pandemia, destacando a importância de fatores domésticos e escolares, bem como o impacto negativo das interrupções nas aulas, para orientar políticas públicas voltadas à equidade educacional.
Utilizando uma abordagem híbrida de Análise Envoltória de Dados e aprendizado de máquina interpretável com dados do PISA 2022, este estudo revela que escolas privadas na América Latina apresentam maior eficiência cognitiva e não cognitiva do que as públicas, sendo a eficiência das privadas impulsionada por recursos domésticos e autonomia, enquanto a ineficiência das públicas está associada a clima escolar deficiente, evasão e barreiras socioeconômicas.