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Enregistrement W1973191177 · doi:10.5539/ass.v9n4p248

An Investigation of the Effect of Fan Relationship Management Factors on Fan Lifetime Value

2013· article· en· W1973191177 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammad Ehsani, Behzad Izadi, Yong-Jin Yoon, Kwang Min Cho, Hashem Koozechian, Farshad Tojari

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFootballLeagueValue (mathematics)Fan-outAdvertisingService (business)MarketingPsychologyPopulationBusinessOperations managementSociologyEngineeringStatisticsMathematicsPolitical scienceDemographyTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this research was investigation of the effect of Fan Relationship Management on Fan Lifetime Value in Iranian premier Football league. The necessary data were gathered through interview, observation, review the relevant theoretical literature and questionnaires. The statistical population was consisted the upper of sixteen years of football fans. The number of 527 questionnaires was used from gathered 674 questionnaires. Results showed that service quality (Beta=0.394) and knowledge management (Beta=0.543) have positive effect on fan lifetime value directly. Also, organizational support has indirectly effect on fan lifetime value. There is necessary for sport clubs that spend extensive efforts for maintaining current fans and attracting new fans by providing suitable facility, conducting customer based program and creating knowledge and information through various relational channels to increase fan lifetime value.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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