La tarification des ebooks se structure-t-elle en miroir des prix des livres papier ? Les cas de la France et des États-Unis en 2011 / Is eBook Pricing Structured to Mirror Paper Book Prices? The cases of France and the U.S.A. in 2011
Bibliographic record
Abstract
Nous cherchons à évaluer la mesure dans laquelle le marché du livre numérique se structure de manière autonome par rapport à l'édition papier en comparant la tarification des versions papier et numérique de 559 best-sellers français et américains durant l'année 2011. Deux modes de tarification peuvent être appréhendés : une « tarification homothétique » lorsque le prix numérique est le reflet de la tarification papier et une « tarification hétérothétique » lorsque le prix numérique est fixé selon de nouvelles règles. Les marchés français et américain n'ont pas la même propension à s'affranchir des pratiques tarifaires en vigueur sur le marché du livre papier : alors que le marché français de l'ebook se structure en « miroir » de la filière papier, les acteurs américains s'en émancipent davantage. Cela peut notamment s'expliquer par les importantes différences structurelles, légales et institutionnelles qui existent entre les filières éditoriales des deux pays. Par ailleurs, certains facteurs favorisent la tarification hétérothétique : le nombre de pages et le type de livre jouent sur le degré de différenciation entre les prix papier et numérique d'un même titre.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".