A Comprehensive Business Location Choice Model Leveraging Machine Learning in Systematic Choice Set
Notice bibliographique
Résumé
This study develops a comprehensive two-stage location choice framework for business establishments as part of a goods movements modeling. This study aims to formulate a systematic methodology for investigating the location choice of business establishments within Halifax Regional Municipality. This study presents a novel approach that leverages machine learning techniques to generate a systematic choice set, thereby improving the representation of realistic and reasonable location alternatives. Info Canada Business Establishments dataset 2022 is employed to achieve the aim of this study. Combining an unsupervised machine learning technique with the mixed multinomial logit model facilitates a data-driven approach to enhance the precision and robustness of business establishment location choice models. This approach possesses the potential to unveil latent patterns and heterogeneity among potential choice alternatives that may remain obscured when utilizing a conventional multinomial logit model. This thorough analysis offers robust insights into the factors influencing the location choice of business establishments. The findings obtained from this comprehensive study suggest that wholesalers prioritize proximity to highways and positions within business parks for their operations while avoiding higher population density and central business district proximity. Transportation businesses seek larger sites and locations near highways, favoring clustering with related transport companies and valuing accessibility and cost-effectiveness over proximity to business parks or rural settings. The findings of this study could provide valuable insights for commercial vehicle and goods movement modeling, business location strategies, and policymaking concerning sustainable urban development.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 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 ».