MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W24628701 · doi:10.1111/1471-0528.12678

Store image and layout design implementation in developing male cosmetics and perfumery stores in the Netherlands

2007· dissertation· en· W24628701 sur OpenAlexfundno aff
Deby Novita Susanto

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Retail Behavior Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésCosmeticsOrder (exchange)MarketingAdvertisingSet (abstract data type)BusinessConsumer demandComputer scienceEconomicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Together with the emerging male grooming trend in various countries all over the world, the growth of male cosmetics in the Netherlands also experiences a considerable improvement since the past several years. In response to that, the cosmetics retailers should pay more attention on the unfulfilled demand of the male consumers in terms of the retail setting which are comfortable for them to shop in. Through this report, the researcher will explain about the emerging male cosmetics market, which has became a good opportunity that can be utilized by the cosmetics retailers in the Netherlands to serve the new market. This report also contains the research methodology that is used by the researcher to collect the primary and secondary data, the findings, and the conclusion of the research. The suggestion for the cosmetics retailers are begun by analyzing the gender role orientation, shopping behavior and preferences, as well as the expectation of the consumers toward the male cosmetics store in the future. Several conclusions are draw from the analysis done by the researcher, and are converted into a set of useful suggestion regarding the implementation of store image and the appropriate store layout designs to be used in order to attract male customers to come and shop in. At the end of the report, the limitations of the research are discussed in order to generate the necessary recommendation for further research.

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)0,003
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 enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetConsumer Retail Behavior StudiesTravaux en français237 207