Filling the voids: The role of business improvement districts in retail attraction
Notice bibliographique
Résumé
In light of the voids that exist in the leasing ecosystem as a result of the incentive structures within which private sector actors operate, business improvement districts (BIDs) can — and in many cases, should — play a more proactive role in retail attraction, working closely with property owners and leasing agents to catalyse, elevate, shape and/or nurture the retail offer, not just for the benefit of the district as a whole but also the bottom-line interests of those same actors. With some notable exceptions, this sort of work has been largely confined to the US and would represent a significant shift in the UK context, though arguably one that makes a great deal of sense, given not only that the high street continues to struggle, but also that BIDs, not local authorities, are in many ways better positioned to spearhead and front such efforts. Drawing on observations and case studies from the author’s nearly 25 years of consulting work across the US, Canada and the UK, this paper carefully lays out the argument(s) in favour of a BID undertaking such an initiative, delves into the practical considerations that should inform whether to do so, details the specific functions it would entail, and discusses the changes in mindset it would demand. This article is also included in The Business & Management Collection which can be accessed at https://hstalks.com/business/.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,023 |
| Communication savante | 0,016 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».