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Enregistrement W2626041611 · doi:10.1111/itor.12431

Cooperative advertising programs: are accrual constraints necessary?

2017· article· en· W2626041611 sur OpenAlexaff
Punya Chatterjee, Salma Karray, Simon Pierre Sigué

Notice bibliographique

RevueInternational Transactions in Operational Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Market Behavior and Pricing
Établissements canadiensAthabasca UniversityOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessIncentiveAdvertisingMonopolyConstraint (computer-aided design)PaymentAccrualBudget constraintMarketingMicroeconomicsEconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper investigates how the use of an accrual constraint in a cooperative advertising program affects channel members' profits in a bilateral monopoly, as well as their pricing and advertising decisions. The main findings indicate that, compared to unconstrained cooperative advertising programs, when an accrual constraint is used and the manufacturer's contribution to the retailer's advertising costs exceeds the accrued cooperative advertising budget, the retailer reduces both her retail price and advertising efforts to the level where cooperative advertising is not offered; while the manufacturer also reduces his wholesale price and advertising efforts, but this time, the wholesale price remains higher than when there is no cooperative advertising. These strategic moves translate to less (more) profits for the manufacturer (retailer). The use of an accrual constraint is counterproductive for the manufacturer as the retailer uses the accrued advertising fund as a side payment rather than a direct incentive to invest more in advertising. The manufacturer and retailer are better off when unconstrained cooperative advertising programs are supplemented with other incentives, including side payments and advertising support services.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,001

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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