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Enregistrement W4415209453 · doi:10.1080/14479338.2025.2573101

When to respond to technological platform changes: empirical evidence from the video game industry

2025· article· en· W4415209453 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

RevueInnovation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDigital Platforms and Economics
Établissements canadiensHusky Injection Molding Systems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Product (mathematics)Quality (philosophy)Empirical evidenceNew product developmentComplementary goodVideo game

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Generational platform innovations prompt complementors to adapt their product development strategies. This paper examines how the speed of response to such platform changes affects new product quality and how this relationship is shaped by the complementor’s prior experience. Adopting a contingency perspective on the strategy-by-doing literature, we differentiate between depth of experience (repeated NPD experience with the same platform generation) and breadth of experience (accumulation of NPD experience across different generations), and analyse their interplay with the radicalness of the platform innovation. Using panel data from 1,014 PC video games released by 378 developers between 1995 and 2014 in response to DirectX platform generations and updates, we find that faster responses lead to higher product quality for complementors with greater depth of experience in incremental platform innovation contexts. In contrast, for radical platform changes, faster responses are harmful for complementors with a greater breadth of experience, suggesting that translating and integrating diverse platform knowledge into effective responses requires more time. Our findings contribute to research on platform evolution and strategy-by-doing by clarifying when faster technology responses help (or hinder) product performance in generational platform contexts.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil0,709

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,183 · 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