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Enregistrement W3121474827 · doi:10.3390/g7030017

Vertical Relationships within Platform Marketplaces

2016· article· en· W3121474827 sur OpenAlex
Mark S. Tremblay

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

RevueGames · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDigital Platforms and Economics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetition (biology)BusinessProduct (mathematics)Economic surplusTwo-sided marketIndustrial organizationProduct marketMode (computer interface)Network effectWelfareMicroeconomicsCommerceEconomicsComputer scienceIncentiveMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In two-sided markets a platform allows consumers and sellers to interact by creating sub-markets within the platform marketplace. For example, Amazon has sub-markets for all of the different product categories available on its site, and smartphones have sub-markets for different types of applications (gaming apps, weather apps, map apps, ridesharing apps, etc.). The network benefits between consumers and sellers depend on the mode of competition within the sub-markets: more competition between sellers lowers product prices, increases the surplus consumers receive from a sub-market, and makes platform membership more desirable for consumers. However, more competition also lowers profits for a seller which makes platform membership less desirable for a seller and reduces seller entry and the number of sub-markets available on the platform marketplace. This dynamic between seller competition within a sub-market and agents’ network benefits leads to platform pricing strategies, participation decisions by consumers and sellers, and welfare results that depend on the mode of competition. Thus, the sub-market structure is important when investigating platform marketplaces.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,005
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,163 · 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