Determinants of mall attractiveness: meta-analytical review and future directions
Notice bibliographique
Résumé
The resilience of physical malls in the digital age is a testament to their adaptability and unique value proposition as entertainment and social hubs. This research aims to explore the determinants influencing mall attractiveness by conducting an exploratory meta-analysis. It focuses on four key themes: mall patronage, loyalty, experience, and attitudes toward malls, seeking to understand the critical factors driving mall patronage. The study employs an exploratory meta-analysis to systematically review and synthesize existing literature on mall attractiveness. By examining previous research, it identifies and categorizes the significant determinants impacting consumer behaviours and perceptions of malls. Key findings reveal that behavioural intentions, customer support, emotional and psychological factors, merchandise and product-related aspects, service quality, social factors, utilitarian value, and mall environment and atmospherics significantly influence mall patronage and loyalty. The study also highlights the role of socioeconomic status through a moderator analysis in influencing mall attractiveness. The research presents a Mall Attractiveness Value Framework (MAVF) to guide mall management and marketers in creating appealing and engaging environments. This study contributes to the retail literature by providing empirical insights into the dynamics of mall attractiveness amidst the increasing debate about the ‘death of the mall.’ The MAVF offers a unifying perspective on the drivers of mall attractiveness and suggests future research directions to address emerging challenges and opportunities in the retail landscape.
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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 | 0,031 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».