How do runners select their shoes? An in-store experience
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to identify factors that influence running shoe selection and how salespeople and runners experience the in-store selection process. In a cross-sectional design, we surveyed 101 runners (buyers and non-buyers) and 38 salespeople in specialty running stores. Surveys contained questions about demographics, factors influencing shoe choice, sources of footwear advice/education, conscious behaviour, and perceived influence of salespeople on selection. There were no significant differences between buyers and non-buyers regarding how much runners thought about their purchases (i.e., level of consciousness). Salespeople were significantly younger than runners and believed a greater number of factors and sources of advice influenced shoe selection. Runners most frequently identified fit, comfort, and gait analysis or injury prevention as most influential in selecting shoes, in that order. Salespeople believed comfort was the most important for runners. Buyers and non-buyers prioritised advice on running shoes from salespeople, friends, and family, while salespeople primarily got their information from peers. Buyers and non-buyers visiting speciality running stores largely reflect the same population. Salespeople advising runners significantly differed from their target clientele in several regards and overestimated their influence on runners’ selection. We caution runners to carefully consider the advice from salespeople as many employees make recommendations that are not evidence-based and may have limited experience.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».