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Enregistrement W4400358016 · doi:10.1287/msom.2022.0253

Dealership or Marketplace with Fulfillment Services: A Dynamic Comparison

2024· article· en· W4400358016 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.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueManufacturing & Service Operations Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain and Inventory Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueBusinessChinaMarket powerBusiness modelMarketingEconomicsIndustrial organizationFinanceMicroeconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem definition: We consider two business models for a two-sided economy under uncertainty: dealership and marketplace with fulfillment services. Although both business models can bridge the gap between demand and supply, it is not clear which model is better for the firm or for the consumers. Methodology/results: We show that, whereas the two models differ substantially in pricing power, inventory risk, fee structure, and fulfillment time, both models share several important features with the revenues earned by the firm from the two models converging when the markets are thick. We also show that, for thick markets, there is a one-to-one mapping between their corresponding optimal policies. Managerial implications: Our results provide guidelines for firms entering two-sided markets: when the market is thick, the two business models are similar; when the market is thin, they should carefully inspect a number of market conditions before making the choice. Funding: The research of G. Li is partially supported by the National Natural Science Foundation of China [Grants 72150002, 72394361] and the Guangdong Provincial Key Laboratory of Mathematical Foundations for Artificial Intelligence [Grant 2023B1212010001]. The research of N. Chen is partially supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada Discovery [Grant RGPIN-2020-04038]. The research of G. Gallego is partially supported by Collaborative Research Funding Hong Kong [Grant C6032-21G]. The research of P. Gao is supported by the National Natural Science Foundation of China [Grants 72201234, 72192805], Collaborative Research Funding Hong Kong [Grant C6032-21G], and the Guangdong Provincial Key Laboratory of Mathematical Foundations for Artificial Intelligence [Grant 2023B1212010001]. Supplemental Material: The online supplement is available at https://doi.org/10.1287/msom.2022.0253 .

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,629
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,224 · 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