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Enregistrement W1994496219 · doi:10.1016/j.ausmj.2013.08.007

The Sponsor-Event Geographical Match as a Dimension of Event-Sponsor Fit: An Investigation in Europe and North America

2013· article· en· W1994496219 sur OpenAlexafffund
François A. Carrillat, Alain d’Astous, Victor Davoine

Notice bibliographique

RevueAustralasian Marketing Journal (AMJ) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesHEC Montréal
Mots-clésConstruct (python library)Event (particle physics)Dimension (graph theory)InternationalizationYield (engineering)MarketingPolitical scienceBusinessComputer scienceMathematicsInternational trade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study presented in this article investigates a new basis for the fit construct in sponsorship, namely the sponsor-event geographical (SEG) match. In light of the fast growing internationalization of events and of the increased globalization of sponsoring brands, many event-sponsor relationships are bound to lack fit regarding a SEG match (e.g., a brand strongly associated with the European culture sponsoring an event in Australia). First, the conceptual distinction between the known bases of the fit construct and the SEG match is developed. This is followed by an experiment carried out in two different countries. Results indicate that event-sponsor relationships with a strong SEG match yield more favorable responses than non-SEG match relationships. In addition, when the SEG match is strong, event-sponsor fit is critical for sponsorship success due to its intervening role in the attitude formation process. Managerial recommendations and further research avenues are also discussed.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,607

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,230 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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