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a pattern language (lecture critique)
ce wiki réunit les contributions de l'Atelier de master Learning From pour une traduction critique du livre A Pattern Language. Atelier Learning From / ENSA Toulouse / France / 2020
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======19 Réseaux d'achats====== {{grid}} {{col size="6"}} {{nav links="APL019, APL019C" titles="pattern, lecture critique"}} **Les commerces se placent rarement dans les positions qui répondent le mieux aux besoins de la population et qui garantissent aussi leur propre stabilité.** De grandes parties des villes ne disposent pas de services suffisants. Les nouveaux commerces qui pourraient fournir ces services s'installent souvent à proximité des autres commerces et des grands centres, au lieu de se situer là où ils sont nécessaires. Dans une ville idéale, où les commerces sont considérés comme faisant partie des besoins de la société et non comme un simple moyen de faire du profit pour les chaînes commerciales, les commerces seraient répartis de manière beaucoup plus large et plus harmonieuse qu'aujourd'hui. Il est également vrai que de nombreux petits magasins sont instables. Deux tiers des petits magasins que les gens ouvrent font faillite dans l'année qui suit. Il est évident que la communauté n'est pas bien servie par des commerces instables, et une fois encore, leur instabilité économique est largement liée à des erreurs de localisation. Pour garantir la stabilité des commerces, ainsi que leur répartition pour répondre aux besoins de la communauté, chaque nouveau commerce doit être placé là où il comblera un vide parmi les autres commerces offrant un service à peu près similaire et où il sera également assuré d'obtenir le seuil de clients dont il a besoin pour survivre. Nous allons maintenant essayer d'exprimer ce principe en termes précis. Les caractéristiques d'un système stable de magasins sont assez bien connues. Elles reposent essentiellement sur l'idée que chaque unité commerciale dispose d'un certain bassin d'attraction, c'est-à-dire de la population dont elle a besoin pour survivre, et que les unités d'un type et d'une taille donnés seront donc stables si elles sont réparties de manière homogène, chacune étant au centre d'un bassin d'attraction suffisamment grand pour la soutenir. La raison pour laquelle les magasins et les centres commerciaux ne se répartissent pas toujours, automatiquement, en fonction de leurs bassins de réception appropriés s'explique facilement par la situation connue sous le nom de problème de Hotelling. Imaginez une plage en été "et, quelque part le long de la plage, un marchand de glaces. Supposons maintenant que vous soyez également un marchand de glaces. Vous arrivez sur la plage. Où devez-vous vous placer par rapport au premier marchand de glaces ? Il y a deux solutions possibles. Dans le premier cas, vous décidez essentiellement de partager la plage avec l'autre marchand de glaces. Vous prenez la moitié de la plage et vous lui laissez la moitié de la plage. Dans ce cas, vous vous placez aussi loin que possible de lui, dans une position où la moitié des personnes présentes sur la plage sont plus proches de vous que de lui. Dans le second cas, vous vous placez juste à côté de lui. Vous décidez, en somme, d'essayer de rivaliser avec lui "et de vous placer de manière à commander toute la plage, et non la moitié. Chaque fois qu'un magasin, ou un centre commercial, ouvre, il est confronté à un choix similaire. Il peut soit s'installer dans une nouvelle zone où il n'y a pas d'autres entreprises concurrentes, soit se placer exactement là où se trouvent déjà toutes les autres entreprises dans l'espoir d'attirer leurs clients loin d'elles. Le problème est, très simplement, que les gens ont tendance à choisir la seconde de ces deux alternatives, parce qu'elle semble, à première vue, être plus sûre. Or, en réalité, le premier des deux choix est à la fois meilleur et plus sûr. Il est meilleur pour les clients, qui disposent alors de magasins pour les servir plus près de leur domicile et de leur lieu de travail qu'aujourd'hui ; et il est plus sûr pour les commerçants eux-mêmes puisque - malgré les apparences - leurs magasins ont beaucoup plus de chances de survivre lorsqu'ils se trouvent, sans concurrence, au milieu d'un bassin d'attraction qui a besoin de leurs services. Considérons maintenant la nature globale d'une toile qui a ce caractère. Dans les villes actuelles, les magasins de types similaires ont tendance à être regroupés dans des centres commerciaux. Ils sont obligés de se regrouper, en partie à cause des ordonnances de zonage qui leur interdisent de s'installer dans des zones dites résidentielles ; et ils sont encouragés à se regrouper par leur idée erronée que la concurrence avec d'autres magasins les servira mieux qu'un partage à peu près égal des clients disponibles. Dans la toile "populaire" que nous proposons, les magasins sont répartis de manière beaucoup plus égale, l'accent étant mis moins sur la concurrence et plus sur le service. Bien sûr, il y aura toujours de la concurrence, suffisamment pour que les très mauvais magasins fassent faillite, car chaque magasin sera capable d'attirer les clients des bassins versants voisins s'il offre un meilleur service - mais l'accent est mis sur la coopération plutôt que sur la concurrence. Pour générer ce type de toile humaine homogène, il suffit que chaque nouveau magasin suive la procédure en trois étapes suivante lorsqu'il choisit un emplacement : 1. Identifiez tous les autres magasins qui offrent le service qui vous intéresse ; localisez-les sur la carte. 2. Identifier et cartographier l'emplacement des consommateurs potentiels. Dans la mesure du possible, indiquez la densité ou le nombre total de consommateurs potentiels dans une zone donnée. 3. Recherchez la plus grande lacune dans le réseau existant de magasins dans les zones où se trouvent les consommateurs potentiels. Deux de nos collègues ont testé l'efficacité et la stabilité potentielle des réseaux créés par cette procédure. ("Computer Simulation of Market Location in an Urban Area", S. Angel et F. Loetterle, dossiers CES, juin 1967). Ils ont choisi d'étudier les marchés. Ils ont commencé avec une zone fixe, une densité de population et un pouvoir d'achat connus, et une distribution aléatoire de marchés de différentes tailles. Ils ont ensuite créé de nouveaux marchés et tué les anciens selon les règles suivantes. (1) Parmi tous les marchés existants, effacer ceux qui ne captent pas suffisamment d'affaires pour soutenir leur taille donnée ; (2) parmi tous les emplacements possibles pour un nouveau marché, trouver celui qui soutiendrait le plus fortement un nouveau marché ; (3) trouver la taille du nouveau marché qui serait la plus économiquement réalisable ; (4) trouver le marché parmi tous ceux qui existent actuellement qui est le moins économiquement réalisable, et l'effacer de la toile ; (5) répéter les étapes (2) à (4) jusqu'à ce qu'aucune autre amélioration de la toile ne puisse être faite. Sous l'effet de ces règles, la distribution aléatoire des marchés au début conduit progressivement à une distribution fluctuante et pulsative des marchés qui reste économiquement stable tout au long de ses changements. Bien entendu, même si les magasins de même type sont séparés par cette procédure, les magasins de types différents auront tendance à se regrouper. Cela découle, tout simplement, de la commodité de l'acheteur. Si nous suivons les règles d'implantation données ci-dessus - en plaçant toujours un nouveau magasin dans le plus grand vide de la toile des magasins similaires - alors, à l'intérieur de ce vide, il y a encore un assez grand nombre d'emplacements possibles : et naturellement, nous essaierons de nous placer près du plus grand groupe d'autres magasins à l'intérieur de ce vide, pour augmenter le nombre de personnes passant devant le magasin, en bref, pour le rendre plus pratique pour les acheteurs. Les regroupements qui apparaissent ont été étudiés en détail par Berry. Il s'avère que les niveaux de regroupement sont remarquablement similaires, même si leur espacement varie fortement en fonction de la densité de population. (Voir Geography of Market Centers and Retail Distribution,B. Berry, Englewood Clifis, New Jersey : Prentice-Hall, Inc, 1967, pp. 32-33). Les éléments de ce tissu de regroupements correspondent étroitement aux modèles définis dans cette langue. {{accordion}} {{panel title="<span class='glyphicon glyphicon-book'></span> 000 titre en anglais " class="panel"}} //====== 19 Web of shopping ====== **Shops rarely place themselves in those positions which best serve the people's needs, and also guarantee their own stability. ** Large parts of towns have insufficient services. New shops which could provide these services often locate near the other shops and major centers, instead of locating themselves where they are needed. In an ideal town, where the shops are seen as part of the society's necessities and not merely as a way of making profit for the shopping chains, the shops would be much more widely and more hornogeneously distributed than they are today. It is also true that many small shops are unstable. Two-thirds of the small shops that people open go out of business within a year. Obviously, the community is not well served by unstable businesses, and once again, their economic instability is largely linked to mistakes of location. To guarantee that shops are stable, as well as distributed to meet community needs, each new shop must be placed where it will fill a gap among the other shops offering a roughly similar service and also be assured that it will get the threshold of customers which it needs in order to survive. We shall now try to express this principle in precise terms. The characteristics of a stable system of shops is rather well known. It relies, essentially, on the idea that each unit of shopping has a certain catch basin‹the population which it needs in order to survive‹and that units of any given type and size will therefore be stable if they are evenly distributed, each one at the center of a catch basin large enough to support it The reason that shops and shopping centers do not always, automatically, distribute themselves according to their appropriate catch basins is easily explained by the situation known as Hotelling's problem. Imagine a beach in summer time‹and, somewhere along the beach, an ice-cream seller. Suppose now, that you are also an ice-cream seller. You arrive on the beach. Where should you place yourself in relation to the first ice-cream seller? There are two possible solutions. In the first case, you essentially decide to split the beach with the other ice-cream seller. You take half the beach, and leave him half the beach. In this case, you place yourself as far away from him as you can, in a position where half the people on the beach are nearer to you than to him. In the second case, you place yourself right next to him. You decide, in short, to try and compete with him‹and place yourself in such a way as to command the whole beach, not half of it. Every time a shop, or shopping center opens, it faces a similar choice. It can either locate in a new area where there are no other competing businesses, or it can place itself exactly where all the other businesses are already in the hope of attracting their customers away from them. The trouble is, very simply, that people tend to choose the second of these two alternatives, because it seems, on the surface, to be safer. In fact, however, the first of the two choices is both better and safer. It is better for the customers, who then have stores to serve them closer to their homes and work places than they do now; and it is safer for the shopkeepers themselves since - in spite of appearances - their stores are much more likely to survive when they stand, without competition, in the middle of a catch basin which needs their services. Let us now consider the global nature of a web which has this character. In present cities, shops of similar types tend to be clustered in shopping centers. They are forced to cluster, in part because of zoning ordinances, which forbid them to locate in so-called residential areas; and they are encouraged to cluster by their mistaken notion that competition with other shops will serve them better than roughly equal sharing of the available customers. In the "peoples" web we are proposing, shops are far more evenly spread out, with less emphasis on competition and greater emphasis on service. Of course, there will still be competition, enough to make sure that very bad shops go out of business, because each shop will be capable of drawing customers from the nearby catch basins if it offers better service - but the accent is on cooperation instead of competition. To generate this kind of homogeneous people's web, it is only necessary that each new shop follow the following three-step procedure when it chooses a location: 1. Identify all other shops which offer the service you are interested in; locate them on the map. 2. Identify and map the location of potential consumers. Wherever possible, indicate the density or total number of potential consumers in any given area. 3. Look for the biggest gap in the existing web of shops in those areas where there are potential consumers. Two colleagues of ours have tested the efficiency and potential stability of the webs created by this procedure. ("Computer Simulation of Market Location in an Urban Area," S. Angel and F. Loetterle, CES files, June 1967.) They chose to study markets. They began with a fixed area, a known population density and purchasing power, and a random distribution of markets of different sizes. They then created new markets and killed off old markets according to the following rules. (1) Among all of the existing markets, erase any that do not capture sufficient business to support their given size; (2) among all of the possible locations for a new market, find the one which would most strongly support a new market; (3) find that size for the new market that would be most economically feasible; (4) find that market among all those now existing that is the least economically feasible, and erase it from the web; ( 5 ) repeat steps (2) through (4) until no further improvement in the web can be made. Under the impact of these rules, the random distribution of markets at the beginning leads gradually to a fluctuating, pulsating distribution of markets which remains economically stable throughout its changes. Now of course, even if shops of the same kind are kept apart by this procedure, shops of different kinds will tend to cluster. This follows, simply, from the convenience of the shopper. If we follow the rules of location given above - always locating a new shop in the biggest gap in the web of similar shops - then, within that gap there are still quite a large number of different possible places to locate: and naturally, we shall try to locate near the largest cluster of other shops within that gap, to increase the number of people coming past the shop, in short, to make it more convenient for shoppers. The clusters which emerge have been thoroughly studied by Berry. It turns out that the levels of clustering are remarkably similar, even though their spacing varies greatly according to population density. (See Geography of Market Centers and Retail Distribution,B. Berry, Englewood Clifis, New Jersey: Prentice-Hall, Inc., 1967, pp. 32-33.) The elements in this web of clustering correspond closely to patterns defined in this language. // {{end elem="panel"}} {{end elem="accordion"}} {{end elem="col"}} {{col size="6"}} insérer la photo ici {{end elem="col"}} {{end elem="grid"}}
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