Faster, smaller, cheaper: an hedonic price analysis of PDAs
Notice bibliographique
Résumé
We compute quality-adjusted price indexes for personal digital assistants (PDAs) for the period 1999 to 2004. Hedonic regressions indicate that prices are related to processor generation and clock speed, memory capacity, screen size and quality and the presence of a digital camera or wireless capability. A particularly salient feature of PDAs is portability, where we find: (i) purchasers value the energy density of the battery technology (e.g. lithium ion) rather than the battery life in hours; and (ii) the physical characteristics of the PDA (e.g. weight, volume) are nonlinearly related to price, suggesting that valuation of the physical form of PDAs does not bear a simple linear relationship to characteristics, either in absolute terms (‘smaller is better’) or vs. an ergonomic ‘sweet spot’. Rather, portability characteristics are correlated with other desirable attributes, making the relationship between price and portability difficult to disentangle. However, hedonic price indexes are robust across different measures of the portability of PDAs. Hedonic indexes using the dummy variable, characteristics prices, and imputation approaches decline on average between 19 and 26% per year. A matched model price index computed from a subset of observations declines at 19% per year, while a fixed-effects hedonic index declines at 14% per year.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».