Effects of Pricing Influences and Selling Characteristics on Plant Sales in the Green Industry
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».