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Enregistrement W2021266772 · doi:10.1002/nvsm.178

Applying the marketing concept to cultural organisations: an empirical study of the relationship between market orientation and performance

2002· article· en· W2021266772 sur OpenAlexaffabout
Brenda Gainer, Paulette Padanyi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nonprofit and Voluntary Sector Marketing · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityYork UniversityRoyal Bank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarket orientationReputationMarketingBusinessStructural equation modelingThe artsCustomer satisfactionSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A recent trend in nonprofit organisations is an emphasis on business management and concepts. This paper examines the application of the marketing concept to nonprofit arts organisations through an analysis of the relationship between market orientation and organisational performance. Data were collected from arts organisations in two large Canadian cities, and a structural equations model was developed to test the impact of marketing activities and culture on three performance variables (customer satisfaction, peer reputation and resource attraction). The analysis shows that the model fits the data well and that six hypotheses pertaining to the relationship between market orientation and organisational performance were supported. The study concludes that those organisations that implemented more market‐driven activities into their marketing plans were more likely to develop a market‐oriented internal culture. A market‐oriented culture not only predicted a growth in resources and higher levels of customer satisfaction, but also a growth in reputation among peers. Copyright © 2002 Henry Stewart Publications

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,278 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations179
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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