Notice bibliographique
Résumé
Purpose The aim of this study is to develop and empirically test a theoretical model of competition between anchor and non‐anchor stores in a shopping mall. In doing so, the goals are to extend the literature on retail co‐location to account for effects of anchor stores' quality levels, and to explain an observed pattern of choices of anchor‐store quality levels made by mall developers. Design/methodology/approach This study uses a game‐theoretic approach to model the actions of mall developers, stores, and consumers in a competitive framework, then verifies the equilibrium predictions of this model using an empirical approach and a data set including all major malls in the US and Canada. Findings The key finding of both the analytical and empirical models is that there exists a positive and concave (i.e. reverse U‐shaped) relationship between anchor quality and mall size, i.e. that the highest‐quality malls are typically found in the middle range of mall sizes. Research limitations/implications This study introduces a relatively basic framework that could be expanded to incorporate a more flexible variety of contract types between mall developers and tenants, as well as additional sources of consumer utility associated with a single visit to a mall. Practical implications This study provides mall developers with a basis for understanding the impact of anchor quality on competition between stores in a mall. Originality/value This study addresses a gap in both the analytical and empirical literature on determinants of mall traffic and profit, specifically pertaining to how these variables are affected by anchor stores and their quality levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».