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Enregistrement W2040805004 · doi:10.1287/opre.1080.0629

Dynamics of New Product Introduction in Closed Rental Systems

2009· article· en· W2040805004 sur OpenAlexaff
Achal Bassamboo, Sunil Kumar, Ramandeep S. Randhawa

Notice bibliographique

RevueOperations Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain and Inventory Management
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRentingProduct (mathematics)Computer scienceIndependent and identically distributed random variablesQuality (philosophy)Process (computing)Service (business)Set (abstract data type)Mathematical optimizationBusinessRandom variableMathematicsMarketingStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study a rental system where a fixed number of heterogeneous users rent one product at a time from a collection of reusable products. The online DVD rental firm Netflix provides the motivation. We assume that rental durations of each user are independent and identically distributed with finite mean. We study transient behavior in this system following the introduction of a new product that is desired by all the users. We represent the usage process for this new product in terms of an empirical distribution. This allows us to characterize the asymptotic behavior of the usage process as the number of users increases without bound, via appropriate versions of Glivenko-Cantelli and Donsker's theorems. Analyzing the usage process, we demonstrate that an increase in the variability of the rental duration distribution can actually help the firm by allowing it to set lower capacity levels to provide a desired quality of service. Further, we show that the firm is better off not imposing any deadlines for the return of the product.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,712
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,327
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations24
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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