Strategic Categorization, Category Bundle, and Typecasting: Three Essays on Product Categorization
Notice bibliographique
Résumé
Categories are social agreements about the meanings of labels applied to products. Categories serve as the basis for market interaction: audiences use categories to make sense of the products offered to them, producers apply product categories in marketing activities to reach their target customers, and market intermediaries refer to prototypical categories in assessing the quality of products. As a widely used sociocognitive concept, categorization has accrued prominence in research and practice, with researchers investigating the social and economic impacts of categorization and practitioners probing superior categorization strategies that optimize their economic returns. However, current strategic management and organization theory research has achieved limited success in expounding on how organizations strategically manipulate category labels to acquire excess returns and how audiences process categorical information in assessing the products to which they are exposed. This dissertation joins the ongoing dialogue on categorization and contributes to the literature by offering three essays that respectively address three understudied questions. First, how do producers manipulate the categorical perception of the audiences for their offerings? Second, how do audiences handle the interconnected relationships between categories when they classify products in the market? Last, how do the market identities imposed on market candidates persistently affect their career development? I chose the feature film industry in North America (Canada and the U.S.) as the empirical setting for my dissertation, since a dominant category system, film genres, significantly affects the market success of all film market participants. The genre labels associated with a film shape moviegoers consumption decisions, and the categorical perception of moviegoers of an actor/actress has considerable impacts on the actors/actresss career advancement. Using a gigantic database of feature film projects that were exhibited in theaters in the U.S. and Canada from 1990 to 2015, I construct three unique datasets that are respectively used to test my hypotheses and answer my research questions at the film, genre, and actor levels. I summarize my key findings as follows. This dissertation contributes to category, labor market, and strategic management research.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».