The Market Trajectory of a Radically New Product: E-Cigarettes
Notice bibliographique
Résumé
The study analyzes the diffusion of electronic cigarettes as an innovation, as well as how industry, society, and the individual affect its market dynamics. The study is based on five surveys conducted during the years 2017-2019, and including participants of all ages (age 12 to 80 and beyond). The article describes indicators for evaluating the sustainability of a really-new product like electronic cigarettes, following the market trajectory of this product as it sets its dominant design and shapes the use-system for the product type from now onward. This process has two phases: trial and adoption. The probability of each nicotine product type’s adoption is different, depending on the prevalence of trials of that product among the population. The results of e-cigarette trials and additional indicators reveal the point (critical mass-point) where social influence outweighs rational evaluation by the individual regarding nicotine products. By using triers’ prevalence as the indicator for measuring an entry of really-new product into the market, the authors could identify the sustainability of that really-new product at a much early phase. Therefore, the prevalence of triers can be used as a predictor for the diffusion rate of an innovative product in a certain population and should be measured. The authors also propose a regression model that estimates the prevalence of triers based on the extent of users in the population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».