Leveraging sponsorship: The activation ratio
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
The accelerated growth of sponsorship has brought increased attention and scrutiny to this relatively new area of marketing and communications strategy. In turn, researchers have focused on defining, understanding and measuring the various aspects of sponsorship. However, detailed research related to the ‘how’ of sponsorship implementation remains limited. A key aspect of implementation is known as activation, which refers to the investment by the sponsor above and beyond the fee required to acquire the official rights to that sponsorship. Activation is normally referred to as a ratio of the additional investment to the cost of the rights fees. Previous studies have offered recommended activation ratios ranging from 1:1 to as high as 8:1 in order to fully reap the rewards of sponsorship. This research seeks to enhance our understanding of sponsorship activation via an in-depth case study, a typical method for exploratory research of this nature. Specifically, we ask (i) what drives activation, (ii) what are the best methods of activation, and (iii) how much should be spent on activation? Findings suggest that management decisions regarding activation focus on the custom development of quality strategies versus increasing the activation ratio. Indeed, a formula based on a variety of factors is recommended since activation tactics and their appropriateness to a specific sponsorship are the cornerstones of sponsorship success. Overall, results present a four-step model including activation drivers, strategic considerations, activation spending, and sponsorship outcomes.
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.
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 | 0,003 | 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) | 0,001 | 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