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Enregistrement W2168531676 · doi:10.1080/07408170590961166

Coordination of quantity and shelf-retention timing in the video movie rental industry

2006· article· en· W2168531676 sur OpenAlexaff
Yigal Gerchak, Richard K. Cho, Saibal Ray

Notice bibliographique

RevueIIE Transactions · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain and Inventory Management
Établissements canadiensMcGill UniversityWilfrid Laurier UniversityUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRentingLicenseBusinessProfit (economics)RevenueMicroeconomicsChannel coordinationStudioRevenue sharingIncentiveComputer scienceIndustrial organizationSupply chainEconomicsMarketingFinanceSupply chain managementTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How should a video rental chain replenish its stock of new movies over time? Any such policy should consist of two key dimensions: (i) the number of copies purchased; and (ii) when to remove a movie from the front shelves and replace it by a newly released one. We first analyze this bi-variate problem for an integrated chain. As for decentralized chains, we show that a (wholesale) price-only contract cannot coordinate such a chain. We then consider a price-and-revenue-sharing contract. Such a contract can achieve coordination, but the unique price and share which are needed may not provide one of the parties with its desired profit (i.e., it will violate individual rationality). This situation has been reported in the case of Blockbuster Video and has led to litigation between Blockbuster and Disney Studios. We thus propose adding a third lever: a license fee (or subsidy) associated with each new movie. Such a contract can coordinate the channel and satisfy the individual rationality requirements. In fact, all our results hold true irrespective of whether or not the rental store is allowed to sell surplus copies of movies. We are able to compare the optimal decision variable and coordinating lever values, as well as the optimal profits, for the “rental only” and “sales + rental” models. Our numerical examples, which utilize empirical demand data have significant managerial implications in terms of increasing the effectiveness of the video rental industry.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,203 · 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'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

Citations3
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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