MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2062665199 · doi:10.1509/jmr.10.0256

Wal-Mart's Impact on Supplier Profits

2011· article· en· W2062665199 sur OpenAlexaff
Qingyi Huang, Vincent R. Nijs, Karsten T. Hansen, Eric T. Anderson

Notice bibliographique

RevueJournal of Marketing Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Market Behavior and Pricing
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessProfit (economics)Market powerIndustrial organizationVariety (cybernetics)Carry (investment)MarketingSupplier relationship managementCommerceEconomicsMicroeconomicsSupply chainSupply chain managementFinanceMonopoly

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous academic research on the expansion of dominant retailers such as Wal-Mart has examined implications for incumbent retailers, consumers, and the local community. Little is known, however, about Wal-Mart's influence on suppliers' performance. Manufacturers suggest that Wal-Mart uses its power to squeeze their profits. In this article, the authors study the validity of this claim. They investigate the underlying mechanisms that may cause changes in manufacturer profits following Wal-Mart market entry. The data contain information on supplier interactions with retail stores, including Wal-Mart, for a period of five years. They find that postentry supplier profits increased by 18% on average, whereas profits derived from incumbent retailers decreased only marginally. Their results show that wholesale prices are not the main driver of postentry supplier profit changes; market expansion is. They observe a significant increase in shipments to 50% of markets studied. Furthermore, their analyses demonstrate that supplier shipment and profit increases are highest for markets in which incumbents offer a wide variety of products and carry items that Wal-Mart does not sell.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,003
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,242 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations65
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Marketing ResearchMême sujetConsumer Market Behavior and PricingTravaux en français237 207