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Enregistrement W4362576793 · doi:10.1287/isre.2023.1219

Which Enemy to Dance with? A New Role of Software Piracy in Influencing Antipiracy Strategies

2023· article· en· W4362576793 sur OpenAlex

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

RevueInformation Systems Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCopyright and Intellectual Property
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdversaryProfit (economics)BusinessSoftwareProduct (mathematics)MarketingIndustrial organizationAdvertisingCommerceMicroeconomicsEconomicsComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies how software firms should determine their antipiracy efforts and product prices. There are two unique aspects of our model. First, antipiracy efforts have both a direct effect and a cross effect on software piracy. Second, we capture two types of competitions when piracy exists: one between a legitimate product and its pirated counterpart, and the other between two pirated products. We show that due to pirated products’ buffer effect not studied before, eliminating piracy does not necessarily mean higher profit for firms. This reveals an unexplored advantage of desktop software comparing with Software as a Service that can eliminate piracy. Direct and cross effects have different impacts on firms’ decisions and profits. Opposite to what one might expect, when a firm’s antipiracy effort becomes more effective in increasing the cost of pirating its own product but not its competitor’s product, the firm becomes worse off under certain conditions. By contrast, if the effort’s cross effect is higher, therefore increasing the cost of pirating its competitor’s product, a firm will always be better off. The managerial implication is that if a firm ignores the cross effect, it could under-invest in anti-piracy effort, causing its profit to suffer.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,007
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,253 · 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