Determining the optimal location for a large organic food store in Montreal
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, the optimal location for a large format, organic food retail store is determined using the Huff Model in Montreal, Canada. The Huff Model has been widely used in marketing analysis to determine the optimal location in a variety of contexts. First, the study used Statistics Canada 2001 food expenditure data for Montreal to generate a double log linear food expenditure model for Montreal consumers. Variance Inflation Factors were calculated to test if there were multicollinearity problems, and a Breusch-Pagen test was done to test for heteroskedasticity. Neither of the results showed any statistical problems. Second, AC Nielson survey results were used to facilitate the organic food expenditure calculation process. Third, the travel distance from all census tracts in Montreal to the candidate store locations were calculated using the Manhattan distance calculator (McLafferty and Grady, 2005). Finally, the Huff Model was used to calculate an attractiveness index for each candidate location. The conclusion from the results of the empirical analysis was that, among the 45 candidate locations, which are scattered all across Montreal, 5445 de Gaspe gained the highest attractiveness index. This location is situated close to relatively affluent and highly populated areas of the city, and is also very accessible. Not only is this just a few blocks from two metro stations, and close to city bus routes, it is also adjacent to several major streets such as Saint-Laurent to the west, Saint-Denis to the east, Rosemont to the north and Saint-Joseph to the south. This thesis has provided a new application of the Huff model, which could be used in various markets, and has provided an interesting combination of models from the field of Economic Geography, and Agricultural Economics.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».