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学习何时退出:实验的经验模型
我们研究了一个决定继续或放弃一个研究项目的动态模型。随着时间的推移，研究人员会改进他们的想法，也会了解这些想法是否会被科学界采用。当研究人员对他们的成功机会越来越悲观时，项目就会被放弃。我们使用一个新的数据集来估计这个动态决策问题的结构参数，该数据集包含提交给互联网工程任务组(IETF)的成功和废弃项目的信息，IETF是一个创建和维护互联网标准的组织。利用模型和参数估计，我们模拟了两种与事实相反的政策:成本补贴和基于奖金的激励方案。对于固定预算，补贴对研究产出的影响更大，但当考虑到研究人员的机会成本时，奖金的表现更好。
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