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Enregistrement W2143791764 · doi:10.1068/a3833

Immigrant Grocery-Shopping Behavior: Ethnic Identity versus Accessibility

2007· article· en· W2143791764 sur OpenAlexaffabout
Lu Wang, Lucia Lo

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Planning A Economy and Space · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensYork UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupImmigrationMainstreamSociocultural evolutionSociologyConsumer behaviourIdentity (music)AcculturationDialecticConsumption (sociology)AdvertisingBusinessGeographyPolitical scienceSocial scienceAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper contributes to the ongoing debate in the ‘new’ economic geography over the dialectic between the cultural and the economic, and in which the study of the geography of consumption is a prime example. The consumer behavior of culturally distinct immigrants is an intriguing and complex economic and cultural inquiry. In this paper we explore the grocery-shopping behavior of suburban middle-class Chinese immigrants in Toronto, where the group's ethnic economy has become full-fledged. Using a mixed approach combining focus groups and logistic modeling, we examine the preferences of Chinese immigrants between the fast-growing Chinese supermarkets and competing mainstream supermarket chains. Attention is focused upon the interplay of ethnic identity and accessibility in determining store patronage. The findings suggest a stronger effect of ethnic affinity on immigrants' choice of shopping venue than that of economic rationality. Grocery shopping, a most mundane and taken-for-granted activity, is practiced with sociocultural meanings by immigrants, and the social use of ethnic shopping spaces indicates that immigrants are not only consumers in ethnic shopping places but coactors in producing the unique ethnic retail environment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations103
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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