Coherence within and across Categories: The Dynamic Viability of Product Categories on Kickstarter
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
How does the viability of a product category shift over time? Studies abound on how categories emerge and become established, or fall out of use. Yet, extant research has often examined the evolution of categories one at a time, leaving open the question of how related categories affect a focal category’s viability. In contrast, we consider both intra- and inter-category dynamics. Viewing categories as continuously shaped by actors’ efforts to position their products, we argue that these efforts alter the coherence that products exhibit not only within a category (a category’s heterogeneity), but also across related categories (a category’s distinctiveness). We theorize how the interaction between a category’s heterogeneity and distinctiveness shapes its subsequent viability. When a focal category’s distinctiveness is low, the heterogeneity–viability relationship takes an inverted U-shape. However, as distinctiveness grows, the relationship flattens and eventually flips to a U-shape. We explain this by considering the trade-off between the “classification” and “valuation” benefits that a category affords. We find support for our argument by tracking 170 categories over an 11-year period on Kickstarter, one of the largest crowdfunding platforms. By providing a nuanced understanding of category dynamics, we shed new light onto the fluctuating viability of categories.
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 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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