MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2603047498 · doi:10.1111/jpim.12378

Does Product Platforming Pay Off?

2017· article· en· W2603047498 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Product Innovation Management · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueProduct Development and Customization
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNew product developmentProduct (mathematics)Leverage (statistics)Flexibility (engineering)Product lifecycleManufacturing engineeringComputer scienceBusinessEngineeringEconomicsMarketingMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Product platforming—a specific approach to new product development utilizing common technology components or subsystems deployed across multiple products or product lines—has been argued to bring numerous valuable organizational outcomes (e.g., effectiveness of R&D process, superior postlaunch product commercial performance, and ultimately sustained competitive advantage). Yet, large‐scale longitudinal empirical examinations of the mechanisms linking product platforming to firm performance are scarce. Drawing on the concepts of architectural leverage and product life cycle flexibility, the article presents the development and empirical test of a set of hypotheses regarding the commercial outcomes of platforming at the product level using a unique dataset comprising all products developed and sold by a large, global LED lighting manufacturer in 2010–2015. The results suggest that platformed products demonstrate significantly higher sales and gross profit margins aggregated over their product life cycle (PLC), vis‐à‐vis the comparable group of nonplatformed, individually developed products. In addition, the findings demonstrate that a product platforming development approach appears to extend the PLC relative to nonplatformed products based on an integral, nonmodular product architecture.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,005
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,250
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