이 논문은 정보 공유가 통합 추정치를 개선하는 효과와 독립적 구조(rescue) 행동을 제거하는 효과를 유한 발견 모델에서 정확히 분리해 분석한다. 중앙집중식 행동예산 프로필을 통해 동일한 개인별 정확도가 서로 다른 포트폴리오 가치와 공존할 수 있음을 보였으며, 등록된 점진적 공유 프로토콜 하에서는 통합 잔차 오차가 독립적 구조 시도보다 더 빠르게 축소될 때에만 공유 단계가 발견을 개선한다는 것을 밝혔다. 정확한 유한 레지스트리는 압축, 집계, 중립 곡선, 유계 제로 혼합 클래스 등의 양상을 보였다. 공통 신호원과 독립 신호원이 혼재된 두 에이전트 베이지안 게임에서는 등록된 선택 균형이 신호 정확도 3/5에서 엄격한 양(+)의 공유 구간을 만들어내는 반면, 대안적 균형들은 이 결과가 보편적이지 않고 균형 선택에 좌우됨을 보여준다.

• •정보 공유가 추정치를 개선하는 효과와 독립적 구조 행동을 대체하는 효과를 유한 발견 모델에서 분리해 분석했다.
• •동일한 개인별 정확도가 서로 다른 포트폴리오 가치와 공존할 수 있음을 보였다.
• •통합 잔차 오차가 독립 구조 시도보다 빠르게 줄어들 때에만 공유가 발견을 개선한다는 조건을 규명했다.
• •두 에이전트 베이지안 게임에서 신호 정확도 3/5일 때 엄격한 양의 공유 구간이 나타났다.
• •다른 균형 선택 하에서는 이 결과가 보편적이지 않고 선택에 의존적임을 보였다.