How do runners select their shoes? An in-store experience
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
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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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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