Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to show that a new size labelling system based on the data gathered by [TC]2in the Size USA, Let's Size up Americasurvey would better serve the female population than the system currently in use. Design/methodology/approach Based on previous research conducted on [TC]2data and on pants measurements in the Canadian market, a new labelling system is proposed where size information is provided with three specific body measurements along with a female silhouette pictogram. Findings The paper demonstrates that a size label showing three pants measurements: pants waist, approximate hips, and inseam length, accompanied by a silhouette identifying where these measures were taken, is highly predictive of fit. Research limitations/implications The study was limited to lower body (pants) for female. Practical implications A change to such a size‐labelling system would allow the apparel industry to move towards mass customisation at minimal costs. It would be more effective for the apparel order givers and retailers, enabling them to target whichever market they wish yet convey the necessary fit information in a generally accepted format. This system would also be more efficient as it would reduce the consumer time spent in fit identification and merchandise returns, in the case of internet or catalogue sales. As a corollary, it would increase both consumer shopping experience satisfaction and industry profitability. Originality/value The study proposes a new labelling system.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,003 |
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 ».