Thinking strategically about professional sports
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we examine the potential value that Professional Sport Franchises (PSFs) have for firms that seek to earn economic rents and obtain a persistent competitive advantage. To do so, we discuss PSFs from two perspectives: 1) Structure‐Conduct‐Performance (most closely associated with Porter's [1979] five‐forces model) and 2) the resource‐based view (RBV) of the firm (Barney, 1991). We argue that, despite operating in a less munificent market than in previous decades, sport franchises should continue to provide a means for corporations to attain a competitive advantage and earn superior economic rents. However, the likelihood of success will be directly dependent upon the particular strategy being pursued, which, we argue here, must combine the characteristics of each franchise with other valuable resources unique to the specific corporation. We go on to argue that such strategy should focus on developing, maintaining, and sustaining a strong, committed fan base. The contribution the paper makes to the sport management literature is as follows. First, by distinguishing a PSF as a strategic economic asset, we show how we can avoid the ambiguity of the term “team”, which we argue is really only a subset of employees who work together to produce the league product. Second, we identify the need for research to move from examining sport organizations'individual business strategies to how sport organizations fit into broader corporate strategies. Finally, we show how a resource‐based view allows for a better understanding of why, despite the apparent financial woes of PSFs, franchises continue to escalate in value and remain as resources that corporations can employ to attain superior economic rents and a persistent competitive advantage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,016 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».