Centres-villes et périphéries commerciales : le point de vue des consommateurs
Notice bibliographique
Résumé
L'objet de cet article est d'analyser les comportements des consommateurs en matière d'achat de biens et services au sein des métropoles. Les comportements de consommation conduisent à des déplacements qui peuvent être analysés sous l'angle de l'utilisation de l'espace urbain, des distances parcourues et des préférences individuelles. Comment les consommateurs combinent-ils leurs déplacements journaliers, l'information dont ils disposent et leurs préférences commerciales pour choisir un centre commercial plutôt qu'un autre? Comment s'opèrent les liaisons entre les zones résidentielles et les espaces d'activités commerciales et de travail? Quels moyens de déplacements sont utilisés? L'originalité de l'article est d'utiliser des méthodes d'analyse marketing pour répondre à ces questions en inférant de l'analyse de la satisfaction du consommateur les éléments qui expliquent les choix des consommateurs. La méthode est à la fois holistique et analytique. Pour réaliser ces objectifs, une enquête lourde a été conduite auprès de 1937 consommateurs interrogés dans trois agglomérations (Aix-en-Provence, Avignon et Marseille), dans quatre localisations situées en centre-ville et six situées dans des zones commerciales périphériques.
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.
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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».