Women's wear sizing: a new labelling system
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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] 2 in the S ize USA, Let's Size up America survey would better serve the female population than the system currently in use. Design/methodology/approach Based on previous research conducted on [TC] 2 data 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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle