Is competition sufficient to drive observed retail location and revenue patterns? An agent-based case study.
Notice bibliographique
Résumé
Agent-based models (ABMs) have been widely used to represent and investigate complex systems and are a contemporary modelling approach used in the study of land-use and land-cover change. While many ABMs have been constructed to address research questions associated with residential land development and human choices, agricultural land transition and farmer decision-making, and transportation networks and planning, less attention has been given to improving our understanding about the drivers and agent behaviours associated with commercial and retail competition, which subsequently affects land-use change. Among existing ABMs that represent the retail system, the focus has been on understanding consumer behaviours, but the inclusion of the store competition is lacking, and most retail competition models still use a top-down modelling framework. The thesis herein provides a new contribution to retail competition literature through the development and use of a retail-competition agent-based model (RC-ABM). Utilizing previous empirical research on consumer expenditures and retail location site selection, competition for home-improvement expenditures is simulated within the home-improvement retail system in the Region of Waterloo, Ontario, Canada. Results exhibit a high level of alignment between the RC-ABM and a traditional Location-Allocation Model (LAM) in estimating a market capture and store revenue acquisition. In addition, while modelled competition itself cannot reproduce the observed spatial pattern of home-improvement stores in our study area, results from the model can be used to identify path dependencies associated with retail success generated by competition and factors affecting retail store survival. Lastly, the presented RC-ABM provides the potential to enrich future land-use and land-cover change models by better representing commercial development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».