Optimal Distinctiveness in the Console Video Game Industry: An Exemplar-Based Model of Proto-Category Evolution
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.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we develop an exemplar-based model of the emergence and evolution of proto-categories—new groupings of products that are only weakly entrenched but have the potential to become widely institutionalized—and examine how different positioning strategies of new entrants vis-à-vis the exemplar of a proto-category affect entrant performance. Empirically, we study the U.S. console video game industry where proto-categories frequently emerge and evolve around exemplary hit games. Analyzing a proprietary database of 6,544 games comprising 78 such proto-categories, we find that, in the early stages of proto-category emergence, conformity with the exemplar’s features is positively associated with new entrants’ sales. As a proto-category evolves, a moderate level of differentiation becomes important for enhancing sales. We also find that this temporal dynamic is driven by the changing competitive intensity in the proto-category and strongly mediated by critics’ reviews. Moreover, the mediating effect of critics’ reviews on entrant sales becomes increasingly salient with the evolution of a proto-category. Finally, we show that accounting for the influence of emerging prototypes does not diminish the explanatory power of the exemplar model we propose. We conclude the paper by discussing the implications of our findings for research on categorization and optimal distinctiveness.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle