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Enregistrement W1990448328 · doi:10.1080/08109028.2012.716224

Innovation and experience goods: a critical appraisal of a missing dimension in innovation theory

2012· article· en· W1990448328 sur OpenAlexaff
Richard Hawkins, Charles H. Davis

Notice bibliographique

RevuePrometheus · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDimension (graph theory)TypologyValue (mathematics)Variety (cybernetics)EconomicsMarketingNeoclassical economicsSociologyBusinessComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses how the concept of experience goods could be integrated conceptually into innovation studies. Experience goods are distinguishable in that their value or utility cannot be determined until after they have been consumed. The concept encompasses an enormous variety of consumer goods whose value is determined largely or entirely by subjective and non-rational factors that are difficult to accommodate in the established framework of innovation theory. This theory has a strong historical orientation to manufactured goods and to technology producer goods. The paper provides some critical perspectives on the conceptual evolution of ‘value’ in innovation theory. It then introduces the experience goods dimension, demonstrating its potential for exploring how historical, social, cultural and economic factors combine in the construction of value-producing innovations. Drawing on the literature of marketing, consumer research, and cultural economics, various dimensions of experience as a factor in innovation are mapped onto Schumpeter’s innovation typology. The paper concludes by discussing some of the implications for future research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0110,006
Études des sciences et des technologies0,0040,066
Communication savante0,0100,031
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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