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Enregistrement W2283377447 · doi:10.21273/hortsci.45.4.575

Effects of Pricing Influences and Selling Characteristics on Plant Sales in the Green Industry

2010· article· en· W2283377447 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHortScience · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFlowering Plant Growth and Cultivation
Établissements canadiensVineland Research and Innovation Centre
Organismes subventionnairesCooperative State Research, Education, and Extension ServiceU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBusinessPopulationSales journalMarketingSales managementAgricultural economicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data from the 2004 National Nursery Survey conducted by the USDA-CSREES S-1021 Multistate Research Committee (referred to as the Green Industry Research Consortium) were used to evaluate the effect of pricing influences and selling characteristics on total gross firm sales and gross sales of several plant categories (trees, roses, shrubs/azaleas, herbaceous perennials, bedding plants, foliage, and potted flowering plants) for commercial nurseries and greenhouses. As expected, the firm's selling characteristics play a large role in whether a firm sells a specific plant category. Demand factors also play a role in affecting plant category sales with income, population, and race tending to be the only significant variables, except for the potted flowering plants category. In regard to sales, our results show that certain factors affecting pricing decisions play a critical role in both plant category sales and total sales. Furthermore, demand and business characteristics play a limited role as well, but not as big a role as selling characteristics. Of note is that firms with an increased percentage of sales through wholesale channels (of most plant categories and overall) result in increased sales. By understanding the nursery and greenhouse industry environment and how decisions affect overall and categorical sales, firms can implement strategies that capitalize on factors that have the potential to generate increased sales.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,658
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,183 · 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