Editorial : Commerce de détail, concurrence et géographie

Ce numéro porte à la fois sur les concurrences et sur les complémentarités dans le commerce de détail en Europe. Par concurrence on n’entend pas seulement la concurrence individuelle entre magasins mais aussi les concurrences plus générales entre formes de commerce, entre espaces ou entre clientèles différents. Le thème de la complémentarité est indissociable : certains commerces de même type ou s’adressant à un même type de clientèle tendent à se regrouper. La priorité a été donnée aux étude..

Types de commerces concentrés et dispersés à Bruxelles : complémentarité ou concurrence ?

L’originalité de cet article est d’analyser les tendances à la concurrence ou à la complémentarité des types de commerces différenciés selon une nomenclature fine, alors que la littérature se limite généralement aux grands groupes de commerces, pourtant hétérogènes sur le plan des localisation. Au moyen d’une base de données localisant 23 180 cellules commerciales de 88 types différents à Bruxelles, et de deux méthodes d’analyse de concentration/dispersion, l’étude identifie16 types significativement plus dispersés et 24 significativement plus concentrés que la moyenne. Les facteurs de cette différenciation, inventoriés d’après la littérature, sont réexaminés à la lumière de ces observations.The originality of this article is to analyze the tendencies to the competition or the complementarity of the types of shops differentiated according to a fine nomenclature, whereas the literature is generally limited to the great groups of retail, however heterogeneous in the field of the localization. By means of a data base, locating 23,180 commercial cells of 88 different types in Brussels, and of two methods of analysis of concentration/dispersion, the study identifies 16 retail types significantly more dispersed and 24 significantly more concentrated than the average. The factors of this differentiation, inventoried according to the literature, are re-examined in the light of these observations

L’influence du tourisme sur la géographie du commerce de détail en Belgique

L’effet du tourisme sur le commerce de détail est analysé systématiquement à l’échelle communale sur base du taux d’équipement par habitant. Les résultats de cette approche pour les communes non-urbaines et les petites villes sont complétés par une comparaison de la taille et de la structure des quartiers commerçants centraux des villes moyennes, selon qu’elles soient touristiques (Bruges, Ostende) ou non. Enfin, une méthode visant à définir le quartier commerçant touristique, notamment sur base du caractère saisonnier de l’activité, est testée dans le centre d’une grande ville (Bruxelles).The effect of tourism on retail trade is analysed here systematically at municipalities level on the basis of the rate of trade facilities by inhabitant. As to small towns and non urban communes the results of our approach are completed with a comparison in size and structure between the central neighbourhoods of regional cities, whether touristic (Bruges and Ostend) or not. Finally a method to define touristic commercial neighbourhoods, notably on the basis of the activity’s seasonal character, is tested in the centre of a big city (Brussels)

Localisation des entreprises et géomarketing :Documents complémentaires

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Une méthode spécifique de régionalisation adaptée à la cartographie thématique

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Localisations différentielles dans le commerce de détail (éditorial)

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Démographie

SYL-005583 = Volume 1SOCAN, SOCIOLC, POLI2, ACTUC, ACTUL, GEOG3H, GEOG3P, URBATC, PHIMEDR, HIST3M, HIST3T, HIST3C, DEMO001info:eu-repo/semantics/published

Localisation des entreprises et géomarketing :Addenda

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Un outil pour l'analyse d'autocorrélation spatiale la fonction de voisinage, critères et algorithme

A tool for spatial autocorrelation analysis : the proximity function.- This paper reviews the main possible criterions to define a binary proximity function and scrutinizes the characteristics of so-obtained proximity for spatial autocorrelation analysis. This study is useful too for all research which leans on a proximity function or network. The choosen criterion is the Delaunay proximity, i.e. the contiguity of Thiessen polygons which are built on dots seedlings. If places are territories, they must be replaced (symbolized) at first by dots. The last part of the paper offers an algorithm for defining proximities in a very short time (50 seconds for 2663 dots with a CDC-CYBER 170 computer).Cet article passe en revue les principaux critères envisageables pour définir une fonction de voisinage binaire, et examine les propriétés des voisinages obtenus dans la perspective de l'analyse d'autocorrélation spatiale. Cette réflexion est aussi utile pour toute recherche s 'appuyant sur une fonction ou un réseau de voisinage. Le critère obtenu est le voisinage au sens de Delaunay, c'est-à-dire de contiguïté de polygones de Thiessen construits sur le semis de points. Si les lieux sont des territoires, ils doivent d'abord être remplacés (symbolisés) par des points. La dernière partie de l'article présente un algorithme définissant les voisinages en un temps très court (50 secondes pour 2663 points sur un ordinateur CDC-CYBER 170).Grimmeau Jean-Pierre. Un outil pour l'analyse d'autocorrélation spatiale la fonction de voisinage, critères et algorithme. In: Travaux de l'Institut Géographique de Reims, n°47, 1981. L'autocorrélation spatiale, sous la direction de Lucienne Le Rouzic. pp. 49-59

Localisation des entreprises et géomarketing :Texte

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