Independent niche retail: board game cafe location and classification
Notice bibliographique
Résumé
The main purpose of this study is to provide academic insight on the niche market, the board game café sector. Geographic investigative approaches were utilized to uncover operational/locational dynamics adopted by these retailers. Board game cafés are independent retailers who adopt a mixed-use business strategy. These establishments embody the characteristics of food, entertainment and retail point sale capabilities. The paper provides background understanding the changes of table top games throughout different periods in history. Contextual information is provided on table top gaming categories that define board games of the 21st century. The study then presents research within the Greater Toronto Area (GTA) on a sample of 16-board game café locations. Using researcher defined sets of variables, geographic methods were utilized in attempts to better understand the characteristics of the market. Huff Model analysis was conducted to determine the relative market influence and exposure of each café location. K-Means cluster analysis using researcher selected census data and Environics spending’s estimates were used to classify census tract neighbourhoods into similar groupings. Seven user defined cluster groups by census tract were resulted, explaining the household profile characteristics within the study area. Combining the results of Huff Model and K-Means analysis determined that a favoured cluster grouping (Millennials & Millennial bearing households) was adopted by a majority of board game café trade areas. Using this cluster grouping as baseline indicators, a multi-criteria decision analysis was conducted to determine market gaps within the study area. The analysis revealed two areas in Toronto which are assumed to have untapped potential for board game café establishments.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».