Leisure cycling entrepreneurialism in Johannesburg, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
It is estimated that by 2050 as many as five billion bicycles could be in use globally. Reasons for this growth vary, \nwith utility cycling strong in Europe and Asia; while in the United States of America, Canada, the United \nKingdom, Australia and New Zealand cycling is a sport and leisure activity, with cycling deemed the ‘new golf’. \nWithin this context, there is a rise in community or local bike shops (or LBS) which sell bicycles, related \nequipment and services. This qualitative study explored LBSs in greater Johannesburg, focusing on who the \nentrepreneurs are, how they service their clients, and what links the sector has to serious leisure. It was found that \nthe owners demonstrated high levels of serious leisure cycling engagement and passion for the sport. A sense of \nbeing part of a bigger cycling community strongly influenced their entrepreneurial practices. This included how \nthey ran their businesses, the employees they hired, as well as how they viewed cycling in general. The research \nalso yielded insights into operational and sectoral realities, trends and challenges. Generally, it was found that the \nlocal bike shops in greater Johannesburg are key players in the supply, growth and development of sport and \nleisure cycling, thereby making a positive contribution to the cycling community. This is important in the light of \nthe COVID-19 challenges experienced by the sport and leisure sector, as a loss of these shops will likely have a \nnegative impact on cycling in Johannesburg.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».