Big boxes versus traditional shopping centers : looking at households shopping trip patterns – a canadian case study
Notice bibliographique
Résumé
The expansion of large shopping centres and, more recently, of “big box” outlets and “power centres” 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, customers’ 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, “category killers” and “big boxes” 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 households’ socioeconomic and demographic profiles and daily trip patterns, it is possible to identify and model customers’ shopping choices with respect to the type of retail facilities they favour. Findings suggest that several household and trip attributes do impact upon customers’ choice for either big boxes or traditional shopping centres. These are: customer’s 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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».