ROLE HISTORIC ASSETS CAN PLAY IN REVIVING THE RETAIL HIGH STREET: A CASE STUDY OF DERBY’S RETAIL HIGH STREET
Notice bibliographique
Résumé
The long-term decline in the historic high street has been an important issue for local communities, governments and real estate investors. This has led to significant discussions concerning the triggers of retail decline and consideration for how heritage themed high streets can evolve in the future and the associated resources for this to be achieved. Utilising a case study of Derby's historical Cathedral Quarter, this paper explores (i) the issues involved in reversing the decline of retail in the traditional high street; (ii) the strategies used to sustain and improve the high street as a destination; and (iii) the role of heritage assets in improving business occupancy of high street premises. In order to provide an insight into the processes available to regenerate the high street and attract space occupiers, a series of semi-structured interviews were undertaken with leading real estate consultants and investment professionals. The research findings suggest there are multiple reasons for the decline, including economic, environmental, and functional factors, and that these will continue to impact the evolution of the high street moving forward, unless proactive strategies are put in place. Increased mixed-use development within town centres, including residential and co-working space, is seen by interviewees as significant. Furthermore, the case study provides clear evidence that utilising heritage assets with unique characteristics can positively impact the retail high street. This can include reinstating historical frontages of retail units and so strengthening visiting numbers that creates destination footfall, resulting not only in a decrease in vacancy rates but often improved rental values. A catalyst is to provide an informed strategy to those wishing to undertake projects similar to the funded regeneration works on the historical assets within Derby's Cathedral Quarter Scheme.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».