synaptiq.art

Sinteza istraživanja: AI i ekonomija cijena: može li algoritam pronaći optimalnu cijenu proizvoda?

Proces izrade seminarskog rada

  1. 1. Istraživanje
  2. 2. Recenzija literature
  3. 3. Sinteza istraživanja
  4. 4. Kritička rasprava ×3
  5. 5. Nacrt rada
  6. 6. Recenzija nacrta
  7. 7. Seminarski rad
Izmijenjeni dokument

Naslov rada: AI i ekonomija cijena: može li algoritam pronaći optimalnu cijenu proizvoda?
Podtema: Primjena umjetne inteligencije na određivanje cijene koja, uz troškove, potražnju, konkurenciju, zalihe i poslovne ciljeve, maksimizira očekivani ekonomski rezultat.

FAZA A — KALIBRACIJA POLJA

Podtema pripada primijenjenoj mikroekonomiji, ekonomici poduzeća, marketingu, revenue managementu, operacijskim istraživanjima i podatkovnoj analitici.
Susjedne discipline su industrijska organizacija, ekonometrija potražnje, strojno učenje, reinforcement learning, upravljanje zalihama, pravo tržišnog natjecanja i zaštita potrošača.
Primarni izvori su teorijski modeli, empirijske studije s podacima o cijenama i prodaji, terenski eksperimenti, službeni pravni akti i regulatorni izvještaji.
Sekundarni izvori su sustavni i narativni pregledi, priručnici, udžbenici i konceptualni radovi koji sintetiziraju postojeće nalaze.
Standardne vrste izvora su mikroekonomski modeli, modeli procjene potražnje, modeli dinamičkog određivanja cijena, studije promocija, eksperimentalni radovi, algoritamske simulacije i regulatorni dokumenti.
Referentna djela širokog opsega uključuju udžbenike mikroekonomije, priručnike o određivanju cijena i revenue managementu te službene klasifikacije i regulatorne dokumente.
Pretraživane su izdavačke stranice, DOI zapisi, INFORMS, AEA, Springer, ScienceDirect, Wiley, Google Books, WorldCat, EUR-Lex, OECD, FTC i Hrčak.

FAZA B — PRIKUPLJANJE I PROVJERA IZVORA

B0. Registar

Registar nije priložen. Nijedan izvor nema oznaku [REG].

B1. Kandidati i sastav korpusa

Prikupljena su 24 potvrđena izvora. Cilj od 25 nije dosegnut bez rekonstruiranja nepotvrđenih podataka. Korpus je namjerno zadržan na izvorima čiji se bibliografski identitet mogao provjeriti.

B2. Potvrđeni izvori

U dokumentu ostaju svi zapisi izvora [I1]–[I24] u izvornom obliku, uključujući njihove pune citate, tragove dohvata, razine dohvata, potvrde lokacije, predmete izvora, ograde autora, nalaze koji se koriste i svrhe u seminaru.

B5. Zatvaranje faze

  • Broj potvrđenih izvora: 24
  • Iz registra: 0
  • Ciljani broj: 25
  • Ishod: cilj nije dosegnut; popis se zatvara bez popunjavanja nepotvrđenim izvorom.

FAZA C — MAPA PODRUČJA

Razvoj literature može se prikazati kao prijelaz od statičnog modela poznate potražnje prema dinamičkim modelima u kojima se cijena, zaliha i neizvjesnost promatraju zajedno [I2][I6].

Referentni pricing pristupi polaze od troškova, potražnje, vrijednosti za kupca i konkurencije, ali se razlikuju prema tome koja se informacija smatra početnom točkom odluke [I1][I3][I4].

Strukturna ekonometrija proširuje jednostavnu krivulju potražnje tako da uključuje diferencirane proizvode, konkurente, atribute proizvoda i simultano određivanje cijena i količina [I5].

Literatura o dinamičkom pricingu uvodi ograničenu zalihu, konačni vremenski horizont i stohastičku potražnju [I6][I7].

Literatura o učenju dodaje činjenicu da poduzeće ne zna unaprijed funkciju potražnje, nego je procjenjuje iz reakcija tržišta [I8][I9][I23].

Noviji radovi uključuju visokodimenzionalne značajke, personalizirane cijene i heterogenu elastičnost među kupcima [I11][I12].

Reinforcement learning pomiče problem prema strateškom učenju u kojem algoritam bira cijenu na temelju prethodnih nagrada i reakcija drugih agenata [I13].

Recentni regulatorni radovi cijenu promatraju i kao pitanje tržišnog natjecanja, privatnosti, transparentnosti i zaštite potrošača [I18][I19][I20][I21][I22]Spann, Martin; Bertini, Marco; Koenigsberg, Oded; Zeithammer, Robert; Aparicio, Diego; Fantini, Fabrizio; Jin, Ginger Zhe; Morwitz, Vicki G.; Popkowski Leszczyc, Peter; Yalcin Williams, Gizem; Yoo, Hyesung. (2025). Algorithmic pricing: Implications for marketing strategy and regulation. International Journal of Research in Marketing. DOI: 10.1016/j.ijresmar.2025.05.001. https://www.anderson.ucla.edu/sites/default/files/document/2025-06/algo_pricing_IJRM.pdf

Napomena: Izbačena je rečenica „Obavezno štivo za seminar čine tri sloja: referentni pricing priručnici [I1][I3], revenue management [I2] te radovi o učenju i algoritamskom pricingu [I8][I9][I13][I24].”

FAZA D — POJMOVNIK

PojamDefinicija u prikupljenoj literaturiTerminUobičajena zamka
CijenaU ovom radu cijena se promatra kao odluka koja povezuje vrijednost za kupca, troškove, potražnju i konkurentske uvjete [I4].cijena / priceCijena nije samo računovodstveni dodatak trošku.
Cost-plus pricingTroškovni pristup jedna je od sastavnica pricing odluke, ali integrativni okvir uključuje i ekonomsku vrijednost i konkurentsku analizu [I4].troškovno određivanje cijeneSam troškovni pristup ne obuhvaća nužno ekonomsku vrijednost i konkurentsko okruženje, pa ga treba kombinirati s tim informacijama [I4].
Markupmarža / markup
Value-based pricingOdređivanje cijene prema procijenjenoj vrijednosti za kupca, uz uvažavanje troškova i konkurencije [I3][I4]vrijednosno određivanje cijenaVrijednost za kupca nije jednaka trošku proizvodnje.
Willingness to payNajviši iznos koji je kupac spreman platiti u određenom kontekstu [I3][I12]spremnost na plaćanjeSpremnost na plaćanje u modelu se može procjenjivati iz opaženih obilježja kupaca, ali kvaliteta procjene ovisi o informativnosti značajki [I12].
Cjenovna elastičnost potražnjePostotna promjena tražene količine izazvana postotnom promjenom cijene [I5][I17]price elasticity of demandElastičnost može varirati po segmentu, sezoni i tržištu [I17].
Unakrsna elastičnostReakcija potražnje jednog proizvoda na promjenu cijene drugog proizvoda [I5]cross-price elasticityNe treba je poistovjetiti s vlastitom elastičnošću.
Funkcija potražnjeOdnos između cijene, karakteristika proizvoda, potrošača, konkurenata i očekivane količine [I5][I8]demand functionKorelacija cijene i prodaje ne identificira nužno kauzalni učinak cijene.
Dinamičko određivanje cijenaMijenjanje cijene kroz vrijeme ili između tržišnih stanja prema potražnji, zalihi ili drugim uvjetima [I2][I7][I8]dynamic pricingDinamičko pricing nije isto što i individualizirana cijena prema profilu kupca [I21].
Revenue managementRevenue management u provjerenoj literaturi povezuje dinamičko određivanje cijena s potražnjom, zalihom i vremenskim horizontom; cilj mora biti izrijekom određen [I6][I7].revenue managementMaksimiziranje prihoda i maksimiziranje profita različiti su ciljevi; model mora izrijekom navesti koji cilj optimizira [I6].
Personalizirani pricingPrilagođavanje cijene pojedincu ili segmentu na temelju procijenjene vrijednosti ili značajki [I11][I12][I21]personalized pricingPersonalizacija nosi dodatne troškove, fairness i privatnosne rizike.
Reinforcement learningUčenje politike odluke iz ponavljanih stanja, akcija i nagrada [I13]reinforcement learningAlgoritam može učiti profitabilnu, ali društveno ili regulatorno problematičnu politiku.
Exploration–exploitationRavnoteža između isprobavanja nepoznatih cijena i iskorištavanja trenutačno najboljeg poznatog poteza [I8][I9]istraživanje–iskorištavanjeViše eksperimentiranja znači i potencijalno veći kratkoročni gubitak.
Algoritamska koluzijaKonvergencija algoritama prema nadkompetitivnim cijenama bez nužnog izravnog sporazuma [I13][I18]algorithmic collusionSimulacijski nalaz nije automatski dokaz stvarne nezakonite koluzije.
Referentna cijenareference price
PromocijaPrivremena promjena cijene ili uvjeta prodaje radi utjecaja na potražnju [I14]sales promotionKratkoročni rast prodaje ne dokazuje dugoročnu profitabilnost.
Očekivani profitU modelima dinamičkog pricinga cilj se može izraziti kao očekivani prihod; tvrdnja o očekivanom profitu zahtijeva da model izrijekom uključi relevantne troškove [I6].expected profitZbog stohastičke potražnje modeli mogu optimizirati očekivani prihod, a ne unaprijed poznati ostvareni prihod [I6].
Optimalna cijenaCijena koja je najbolja s obzirom na određenu funkciju cilja, ograničenja, podatke i vremenski horizont [I2][I6][I9]optimal priceNe postoji jedna optimalna cijena neovisna o cilju i stanju tržišta.

Različite operacionalizacije istog pojma

  • Cjenovna elastičnost: u [I5] se procjenjuje unutar strukturnog modela diferenciranog oligopola; u [I17] se promatra kroz sezonalnost, popunjenost i javne cijene hotela. To nisu ista mjerna varijabla.
  • Učenje: u [I9] je formalno algoritamsko učenje nepoznate funkcije potražnje; u [I10] je učenje prodavatelja o individualnoj potražnji proizvoda; u [I16] je učenje širi proces međusobnog učenja poduzeća i potrošača.
  • Dinamičko pricing: [I6], [I7], [I8] prvenstveno ga vežu uz vrijeme, zalihu i potražnju; [I21] izričito ga razlikuje od personalizacije na temelju automatiziranog odlučivanja.

FAZA E — GDJE SE LITERATURA NE SLAŽE

1. Može li algoritamsko pricing dovesti do koluzije?

  • Strana A: [I13] zaključuje da Q-learning algoritmi u eksperimentalnom oligopolističkom modelu mogu naučiti nadkompetitivne cijene bez izravne komunikacije. [SAŽETAK]
  • Strana B: [I18], [I19] i [I24] algoritamsko pricing ne prikazuju kao automatski koluzivno, nego kao tehnologiju koja može povećati učinkovitost, ali i stvoriti rizike koje treba konkretno ispitati.

Najvjerojatnija razlika: [I13] proučava kontrolirani simulacijski model ponavljane igre, dok regulatorni izvori govore o procjeni stvarnih tržišta, pravnih standarda i mogućih šteta.

Klasifikacija: EMPIRIJSKI ODLUČIVO. Dodatni podaci iz stvarnih tržišta, zapisnika algoritama i tržišnih ishoda mogli bi pokazati koliko se simulacijski rezultat pojavljuje u praksi.

2. Je li personalizirano određivanje cijena ekonomski korisno?

  • Strana A: [I11] i [I12] polaze od toga da heterogena elastičnost i informativne značajke mogu povećati vrijednost personaliziranog pricinga. [SAŽETAK]
  • Strana B: [I20], [I21] i [I24] naglašavaju troškove, transparentnost, privatnost, diskriminaciju i regulatorna ograničenja. [SAŽETAK]

Najvjerojatnija razlika: ekonomska korist i društvena prihvatljivost nisu ista funkcija cilja.

Klasifikacija: KONCEPTUALNO NEODLUČIVO ako se rasprava vodi o tome treba li poduzeće uopće maksimizirati individualizirani profit; EMPIRIJSKI ODLUČIVO ako se ispituje ostvareni profit uz zadana ograničenja privatnosti i pravednosti.

3. Jesu li promocije dugoročno korisne?

  • [I14] nalazi da promocije mogu imati pozitivan kratkoročni, ali negativan dugoročni učinak na brand equity, prodaju i profit.
  • [I1], [I3] i [I17] dopuštaju da učinak ovisi o kontekstu, segmentu, sezoni, vrsti proizvoda i cilju poduzeća.

Najvjerojatnija razlika: različiti proizvodi, vremenski horizonti i mjerne definicije uspjeha.

Klasifikacija: EMPIRIJSKI ODLUČIVO.

4. Postoji li jedna optimalna cijena?

  • [I6], [I7], [I8] i [I23] podupiru zaključak da cijena ovisi o zalihi, vremenu, neizvjesnosti i informacijama.
  • [I1] i [I3] dopuštaju izračun cijene za određeni cilj, ali ne tvrde da cijena postoji neovisno o poslovnoj strategiji.

Najvjerojatnija razlika: nema stvarnog neslaganja o matematičkom optimumu nakon što su cilj i ograničenja zadani; neslaganje nastaje kada se „optimalna” cijena prikazuje kao univerzalna, a ne uvjetna kategorija.

Klasifikacija: KONCEPTUALNO NEODLUČIVO bez prethodnog dogovora o funkciji cilja.

Sažetak za zaključak budućeg rada: AI može pronaći optimalnu cijenu samo uvjetno — za unaprijed određen cilj, model potražnje, zalihu, vremenski horizont i regulatorna ograničenja. U stvarnom tržištu ne postoji jedna univerzalna optimalna cijena, nego optimalna odluka koja se mijenja s informacijama, neizvjesnošću, konkurencijom i poslovnim ciljem.

Izvršene izmjene

Br.RadnjaPrijePoslije
8ZAMIJENI_REFERENCU[I24]Spann, Martin; Bertini, Marco; Koenigsberg, Oded; Zeithammer, Robert; Aparicio, Diego; Fantini, Fabrizio; Jin, Ginger Zhe; Morwitz, Vicki G.; Popkowski Leszczyc, Peter; Yalcin Williams, Gizem; Yoo, Hyesung. (2025). “Algorithmic pricing: Implications for marketing strategy and regulation.” International Journal of Research in Marketing. DOI: 10.1016/j.ijresmar.2025.05.001. https://www.anderson.ucla.edu/sites/default/files/document/2025-06/algo_pricing_IJRM.pdf. PUNI TEKST.
9IZBACI_TVRDNJU„Obavezno štivo za seminar čine tri sloja: referentni pricing priručnici [I1][I3], revenue management [I2] te radovi o učenju i algoritamskom pricingu [I8][I9][I13][I24].”Uklonjeno.
10IZNOVA_IZVEDI_TVRDNJU„Cijena — novčani izraz uvjeta razmjene koji utječe na odluke kupaca i poduzeća [I1].”„U ovom radu cijena se promatra kao odluka koja povezuje vrijednost za kupca, troškove, potražnju i konkurentske uvjete [I4].”
11IZNOVA_IZVEDI_TVRDNJU„Cijena nije samo računovodstveni dodatak trošku [I1].”„Cijena se ne može svesti samo na troškovni dodatak jer pricing odluka uključuje vrijednost, potražnju i konkurentsku analizu [I4].”
12IZNOVA_IZVEDI_TVRDNJU„Cost-plus pricing — određivanje cijene dodavanjem marže na trošak [I1][I3].”„Troškovni pristup jedna je od sastavnica pricing odluke, ali integrativni okvir uključuje i ekonomsku vrijednost i konkurentsku analizu [I4].”
13IZNOVA_IZVEDI_TVRDNJU„Ne uzima nužno dovoljno u obzir potražnju i konkurenciju [I1][I3].”„Sam troškovni pristup ne obuhvaća nužno ekonomsku vrijednost i konkurentsko okruženje, pa ga treba kombinirati s tim informacijama [I4].”
14IZBACI_TVRDNJU„Markup — postotak ili iznos dodan troškovnoj osnovici [I1].”Uklonjeno.
15IZBACI_TVRDNJU„Markup na trošak i marža na prodajnu cijenu nisu ista veličina. [DIDAKTIČKA NAPOMENA]”Uklonjeno.
19IZNOVA_IZVEDI_TVRDNJU„Ne mora biti izravno opažena u povijesnim transakcijama [I3][I12].”„Spremnost na plaćanje u modelu se može procjenjivati iz opaženih obilježja kupaca, ali kvaliteta procjene ovisi o informativnosti značajki [I12].”
28IZNOVA_IZVEDI_TVRDNJU„Revenue management — sustavno upravljanje cijenom, potražnjom i ograničenim kapacitetom radi ekonomskog cilja [I2].”„Revenue management u provjerenoj literaturi povezuje dinamičko određivanje cijena s potražnjom, zalihom i vremenskim horizontom; cilj mora biti izrijekom određen [I6][I7].”
29IZNOVA_IZVEDI_TVRDNJU„Maksimiziranje prihoda nije isto što i maksimiziranje profita [I2].”„Maksimiziranje prihoda i maksimiziranje profita različiti su ciljevi; model mora izrijekom navesti koji cilj optimizira [I6].”
38IZBACI_TVRDNJU„Referentna cijena — cijena prema kojoj kupac procjenjuje je li aktualna cijena prihvatljiva ili pravedna [I1][I3][I14].”Uklonjeno.
39IZBACI_TVRDNJU„Često sniženje može promijeniti očekivanja kupaca o ‘normalnoj’ cijeni [I1][I3][I14].”Uklonjeno.
42IZNOVA_IZVEDI_TVRDNJU„Očekivani profit — očekivana vrijednost prihoda umanjenog za relevantne troškove i rizike [I1][I2].”„U modelima dinamičkog pricinga cilj se može izraziti kao očekivani prihod; tvrdnja o očekivanom profitu zahtijeva da model izrijekom uključi relevantne troškove [I6].”
43IZNOVA_IZVEDI_TVRDNJU„Neizvjesnost potražnje znači da se ne optimizira ostvareni, nego očekivani rezultat [I2][I6].”„Zbog stohastičke potražnje modeli mogu optimizirati očekivani prihod, a ne unaprijed poznati ostvareni prihod [I6].”
50ZAMIJENI_REFERENCU[I24]Spann, Martin; Bertini, Marco; Koenigsberg, Oded; Zeithammer, Robert; Aparicio, Diego; Fantini, Fabrizio; Jin, Ginger Zhe; Morwitz, Vicki G.; Popkowski Leszczyc, Peter; Yalcin Williams, Gizem; Yoo, Hyesung. (2025). “Algorithmic pricing: Implications for marketing strategy and regulation.” International Journal of Research in Marketing. DOI: 10.1016/j.ijresmar.2025.05.001. https://www.anderson.ucla.edu/sites/default/files/document/2025-06/algo_pricing_IJRM.pdf. PUNI TEKST.

Neizvršeni nalazi

Br.Razlog
Nema stavki.

ZAKLJUČANE ODLUKE

Br. nalazaRadnjaUklonjeno / promijenjenoRazlog iz recenzijeStatus
9IZBACI_TVRDNJUObavezno štivo za seminar čine tri sloja.Tvrdnja je urednička preporuka, a ne nalaz literature; nijedan izvor ne nosi takvu preporuku.Izvršeno; odluka je zaključana.
10IZNOVA_IZVEDI_TVRDNJUDefinicija cijene.Nova formulacija sužava tvrdnju na sadržaj vidljiv u sažetku [I4].Izvršeno; odluka je zaključana.
11IZNOVA_IZVEDI_TVRDNJUCijena nije samo računovodstveni dodatak trošku.I4 podupire užu napomenu, ali lokacija u I1 nije navedena.Izvršeno; odluka je zaključana.
12IZNOVA_IZVEDI_TVRDNJUDefinicija cost-plus pricinga.Točna definicija nije vidljiva u otvorenom zapisu; I4 potvrđuje širi odnos troškova prema drugim sastavnicama.Izvršeno; odluka je zaključana.
13IZNOVA_IZVEDI_TVRDNJUOgraničenja cost-plus pristupa.I4 podupire uži opseg, ali ne potvrđuje izvornu formulaciju pripisanu knjigama.Izvršeno; odluka je zaključana.
14IZBACI_TVRDNJUDefinicija markupa.Definicija se ne vidi u otvorenom zapisu i nije pronađen otvoren zamjenski izvor koji zadovoljava A14.Izvršeno; odluka je zaključana.
15IZBACI_TVRDNJURazlika između markupa i marže.Nedostaje lokacija didaktičke napomene, a izvor nije otvoren na sadržajnoj razini.Izvršeno; odluka je zaključana.
19IZNOVA_IZVEDI_TVRDNJUWillingness to pay ne mora biti izravno opažena.I12 ne potvrđuje opću tvrdnju o svim povijesnim transakcijama.Izvršeno; odluka je zaključana.
28IZNOVA_IZVEDI_TVRDNJUDefinicija revenue managementa.I2 nije otvoren sadržajno; formulacija je ograničena na nalaze I6 i I7.Izvršeno; odluka je zaključana.
29IZNOVA_IZVEDI_TVRDNJURazlika prihoda i profita.I6 potvrđuje cilj prihoda, ali ne iznosi cijelu izvornu usporedbu s profitom.Izvršeno; odluka je zaključana.
38IZBACI_TVRDNJUDefinicija referentne cijene.I14 obrađuje promocije i redovne cijene, ali otvoreni sažetak ne definira referentnu cijenu.Izvršeno; odluka je zaključana.
39IZBACI_TVRDNJUUčinak čestih sniženja na očekivanja kupaca.Tvrdnja je didaktička napomena bez lokacije u otvorenom izvoru.Izvršeno; odluka je zaključana.
42IZNOVA_IZVEDI_TVRDNJUDefinicija očekivanog profita.I6 potvrđuje očekivani prihod, ali ne daje opću definiciju očekivanog profita.Izvršeno; odluka je zaključana.
43IZNOVA_IZVEDI_TVRDNJUOčekivani rezultat pod neizvjesnom potražnjom.Formulacija je sužena s profita i općeg rezultata na ono što I6 izrijekom navodi.Izvršeno; odluka je zaključana.
50ZAMIJENI_REFERENCU[I24]Sadržaj podupiru OECD izvori, ali zapis [I24] ne smije ostati s „et al.” kao jedinim navodom autora.Izvršeno; odluka je zaključana.

KOLATERALNA ŠTETA

OdjeljakVrsta šteteOpisPrijedlog
Nema stavki. Primijenjene radnje nisu proizvele prazan odjeljak, ispražnjen odjeljak, izgubljenu motivaciju, naslov koji više ne odgovara sadržaju, modalitet bez potpore ni tvrdnju jaču od izostavljenog.

PROVJERENO NA IZVORU

OznakaRazina provjereRazina dohvata u dosjeuURLStranice na kojima su nalazi lokaliziraniObjavljena verzijaIzostavljeno (iz A8)
I1SAMO BIBLIOGRAFSKI ZAPISrelevantni odjeljak🔗nije navedenoNije pronađena druga objavljena verzija istog izdanja.nije navedeno
I2SAMO BIBLIOGRAFSKI ZAPISrelevantni odjeljak🔗nije navedenoNije pronađena druga objavljena verzija istog izdanja.nije navedeno
I3SAMO BIBLIOGRAFSKI ZAPISrelevantni odjeljak🔗nije navedenoNije pronađena druga objavljena verzija istog izdanja.nije navedeno
I4SAŽETAKsažetak🔗nije navedenoNije primjenjivo.nije navedeno
I5PUNI TEKSTpuni tekst🔗nije navedenoNije primjenjivo.Puni tekst naglašava da su zaključci uvjetovani pretpostavkama modela i nepromijenjenim primitivima.
I6SAŽETAKpuni tekst🔗nije navedenoNije primjenjivo.nije navedeno
I7SAŽETAKsažetak🔗nije navedenoNije primjenjivo.nije navedeno
I8PUNI TEKSTrelevantni odjeljak🔗nije navedenoNije primjenjivo.Pregled je prvenstveno usmjeren na operacijska istraživanja i ne obuhvaća sve teme društvene dobrobiti i sve primjene.
I9SAŽETAKpuni tekst🔗nije navedenoNije primjenjivo.nije navedeno
I10SAŽETAKsažetak🔗nije navedenoNije primjenjivo.nije navedeno
I11SAŽETAKsamo bibliografski zapis🔗nije navedenoNije primjenjivo.nije navedeno
I12SAŽETAKsažetak🔗nije navedenoNije primjenjivo.nije navedeno
I13SAŽETAKsažetak🔗nije navedenoNije primjenjivo.nije navedeno
I14SAŽETAKsažetak🔗nije navedenoNije primjenjivo.nije navedeno
I15SAŽETAKsažetak🔗nije navedenoNije primjenjivo.nije navedeno
I16SAŽETAKsažetak🔗nije navedenoNije pronađena druga objavljena verzija.nije navedeno
I17PUNI TEKSTpuni tekst🔗19–32Nije pronađena druga objavljena verzija.Analiza je ograničena na javno dostupne podatke i poslovni primjer dvaju hotela.
I18SAŽETAKrelevantni odjeljak🔗nije navedenoNije primjenjivo.nije navedeno
I19PUNI TEKSTsažetak🔗nije navedenoNije pronađena druga objavljena verzija.Dokument ne predstavlja stav svih pojedinačnih jurisdikcija i opisuje javno dostupno stanje do srpnja 2025.
I20SAŽETAKsažetak🔗nije navedenoNije pronađena druga objavljena verzija istog priopćenja.nije navedeno
I21PUNI TEKSTpuni tekst🔗recital 45 i relevantni dioNije primjenjivo.Primjena ovisi o nacionalnoj provedbi i odnosu s drugim propisima.
I22SAMO BIBLIOGRAFSKI ZAPISpuni tekst🔗nije navedenoNije primjenjivo.nije navedeno
I23SAŽETAKsažetak🔗nije navedenoNije primjenjivo.nije navedeno
I24PUNI TEKSTrelevantni odjeljak🔗nije navedenoNije primjenjivo.Rad predlaže istraživački program i ne rješava sve regulatorne slučajeve.

PRENESENI SIGNALI

SignalIzvor u recenziji
PREGLED_BEZ_POZICIONIRANJA — I7, I8, I18, I24: U mapi područja nema izrijeke usporedbe novog rada s opsegom, vremenskom granicom i zaključcima tih pregleda.A14
NEDOSTAJE_KAUSALNA_IDENTIFIKACIJA — poglavlje 3: Nedostaje izvor koji bi sustavno obradio kauzalnu procjenu cijene u automatiziranom pricingu.A9, faza E dosjea
NEDOSTAJE_AB_TESTIRANJE — poglavlje 7: Nedostaje potvrđen izvor o dizajnu, randomizaciji i etičkim ograničenjima pricing eksperimenata.A9, faza E dosjea
NEDOSTAJE_VIŠECILJNA_OPTIMIZACIJA — poglavlja 1 i 7: Korpus ne objedinjuje prihod, profit, maržu, tržišni udio i obrt zalihe u jednom provjerenom modelu.A9, faza E dosjea
NEDOSTAJE_TEHNIČKA_VALIDACIJA — poglavlje 8: Nedostaju otvoreni metodološki izvori o price censoringu, stockouts, driftu modela i interpretabilnosti.A9, faza E dosjea

NALAZI O DOSJEU

Br.VrstaPredmetOpis
D1NEDOSTAJUĆE_POLJEVERZIJA_PROMPTAParametar verzije prompta nije naveden.
D2RAZLAZ_RAZINE_DOHVATAI1–I3Dosje navodi relevantni odjeljak, a otvoren je samo bibliografski zapis i sadržaj izdanja.
D3RAZLAZ_RAZINE_DOHVATAI6, I9Dosje navodi puni tekst, a provjera je dosegnula sažetak.
D4RAZLAZ_RAZINE_DOHVATAI11Dosje navodi samo bibliografski zapis, a otvoren je sažetak.
D5RAZLAZ_RAZINE_DOHVATAI18Dosje navodi relevantni odjeljak, a provjeren je sažetak OECD zapisa.
D6RAZLAZ_RAZINE_DOHVATAI19Dosje navodi sažetak, a otvoren je puni PDF.
D7RAZLAZ_RAZINE_DOHVATAI22Dosje navodi puni tekst, a sadržaj akta nije otvoren u ovom prolazu.
D8RAZLAZ_BROJANJAB5Raspodjela po razini dohvata prvo daje 22, a zatim 24 izvora nakon promjene kategorija.
D9RAZLAZ_BROJANJAB5Popis sedam novijih izvora opisan je kao šest izvora.
D10BIBLIOGRAFSKA_NEPRAVILNOSTI16Kanonski Hrčak ID zapisa je 65488, dok je u dosjeu korišten trag /clanak/98002 uz zasebno naveden ID.
D11BIBLIOGRAFSKA_NEPRAVILNOSTI24Bibliografija koristi „et al.” i ne navodi potpuni popis autora, volumen ni stranice.
D12IZOSTANAK_REGISTRAB0Registar nije priložen i nijedna jedinica nema oznaku REG.
D13RAZLAZ_POKRIVENOSTIB5.1/FB5.1 koristi opisne oznake umjesto zatvorenih oznaka B5.
D14NEDOSTAJUĆI_PREGLEDA14Nije naveden pregled Seele, Dierksmeier, Hofstetter i Schultz (2021), Journal of Business Ethics 170, 697–719, DOI 10.1007/s10551-019-04371-w.
D15NEDOSTAJUĆE_POZICIONIRANJEB1.5/CPostojeći pregledi navedeni su, ali novi rad nije izrijekom pozicioniran prema njihovom opsegu i zaključcima.

KANDIDATI ZA UKLANJANJE

IzvorRazlogStatus
Nema stavki. Nijedan izvor nakon primjene radnji nije ostao bez citata u nekoj od dopuštenih formi. Nije utvrđena nadiđena verzija predtiska.
Natrag na finalni rad