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Enregistrement W2907522077 · doi:10.1080/23754931.2018.1486731

The evolving retail structure of mexico city

2018· article· en· W2907522077 sur OpenAlexaff
J. Aaron Simmons, Carlos Garrocho, Shizue Kamikihara, Juan Campos Alanís

Notice bibliographique

RevuePapers in Applied Geography · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Retail Behavior Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessDowntownRetail salesCensusDestinationsPosition (finance)PopulationRetail tradeMarketingCommerceGeographyFinanceTourism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A recent economic census of Mexico City reveals the complexity of the retail structure, in terms of stores, sales, and location of its various components, ranging from public markets to traditional retail streets to more modern innovations like shopping malls and power centers. Data from an origin–destination survey for transportation identifies the characteristics of customers for various destinations, and permit us to position the city within a general sequence of retail evolution, roughly linked to income, hence level of economic development. Traditional locations such as downtown, the public markets, and retail shopping streets, have a long history in the city and largely serve the low-income population. More modern retail developments such as shopping centers, supercenters, and power retail have recently emerged to serve the well-to-do. This bifurcation of retail facilities and their clients is exacerbated by the extreme income inequality in the city, and by the fact that the automobile has become a fundamental indicator of social class in Mexico City. Without a car, the household depends on the elements of traditional retail—public markets and nearby retail streets—whereas households with a car are able to shop in the facilities of modern retail: supercenters, shopping centers, and big box stores.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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