Big Boxes Versus Traditional Shopping Centres. Looking at Households' Shopping Trip Patterns
Notice bibliographique
Résumé
The expansion of large shopping centres and, more recently, of ìbig boxî outlets and ìpower centresî in North-American and West European urban areas is a major feature of the retail trade sector development. While several internal and external factors affecting retail facilities design and location may be brought forward as possible explanations for this concentration, customersí behaviour in terms of shopping destination choices emerges as one of the main determinants of retail competition. In this paper, the competition between, on the one hand, regional and superregional shopping centres and, on the other hand, ìcategory killersî and ìbig boxesî is analyzed using discrete choice modelling (logistic regression). Thanks to an extensive Origin-Destination phone survey carried out in the Quebec Metropolitan Area in 2001 for transportation planning purposes and providing detailed information on both householdsí socioeconomic and demographic profiles and daily trip patterns, it is possible to identify and model customersí shopping choices with respect to the type of retail facilities they favour. Findings suggest that several household and trip attributes do impact upon customersí choice for either big boxes or traditional shopping centres. These are: customerís gender and age, trip purpose, car ownership, day of the week, departure time and place, transportation mode, type of household and trip length.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».