A Multi-Scale Suitability Analysis of Home-Improvement Retail-Store Site Selection for Ontario, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A multi-scale suitability analysis using big data (4.7 million suitability scores) is presented across a large spatial extent (1.076 million km 2 ) to identify potential locations for new home-improvement retail stores. Suitability scores were generated for individual property parcels using criteria weights derived from surveyed retail-industry experts. To increase capacity for site selection, distributions of suitability scores were generated at census dissemination areas (populations 500-700; n = 19,963) and census metropolitan and agglomeration areas (core populations >10,000; n = 43). Analogues among metropolitan and agglomeration areas were generated and spatial clustering was used to identify groups of highly-suitable parcels within urban areas. Lastly, individual parcels can be interrogated for overall suitability or individual criteria scores. Our approach combines retail methods typically used in isolation (e.g. location quotient, Huff’s model, network analysis) and demonstrates how a simple survey can be used to weight criteria. Results show that survey respondents were in general agreement and that top-line revenues were more critical to perceived location success than development and operational costs. Analysis of suitability scores found analogues and clusters of census metropolitan areas that coincide with store sales as well as clusters of highly suitable parcels predominantly located around major highways. In addition to identifying challenges and solutions to the presented research, we also describe future research directions that extend the presented static analysis to include processes like store closure and openings, competition, and land use change through the use of agent-based modelling.
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.
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 | 0,001 |
| 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 découle