MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2105684672 · doi:10.1257/aer.103.3.575

Estimating the Effect of Salience in Wholesale and Retail Car Markets

2013· article· en· W2105684672 sur OpenAlexaff
Meghan R. Busse, Nicola Lacetera, Devin G. Pope, Jorge Silva‐Risso, Justin Sydnor

Notice bibliographique

RevueAmerican Economic Review · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Market Behavior and Pricing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOdometerSalientSalience (neuroscience)EconomicsRetail marketDatabase transactionEconometricsMicroeconomicsBusinessMarketingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate whether the first digit of an odometer reading is more salient to consumers than subsequent digits. We find that retail transaction prices and volumes of used vehicles drop discontinuously at 10,000-mile odometer thresholds, echoing effects found in the wholesale market by Lacetera, Pope and Sydnor (2012). Our results reveal that retail consumers devote limited attention to evaluating vehicle mileage, and that this drives effects in the wholesale market. We estimate the inattention parameter implied by the price discontinuities. In addition, our results suggest that estimating consumer-level structural parameters using data from an intermediate market can give misleading results.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,228 · 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'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

Citations79
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Economic ReviewMême sujetConsumer Market Behavior and PricingTravaux en français237 207