Thinking strategically about professional sports
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle