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Enregistrement W2132352872 · doi:10.5539/ibr.v5n12p46

Understanding Corporate Social Irresponsibility on Sports Organizations

2012· article· en· W2132352872 sur OpenAlexvenueno aff
Jersan Hu, Chien Hsien Lee, Haw Ran Wong, Tzuyi Kao

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationInterconnectivityContext (archaeology)PerceptionConceptual frameworkBusinessMarketingCorporate social responsibilityPerspective (graphical)Association (psychology)PsychologyAdvertisingPublic relationsSociologyComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For this study, we sought to understand the conceptualization of sports organizations in the CSR context from the customer perspective. Previous studies have mainly focused on the positive effect of CSR and neglected the negative effect of irresponsible behaviors. The associations on these entities are often treated discretely, whereas the interrelatedness of the associations are overlooked. This research employs the brand concept map (BCM) method to elucidate the complex and interconnected associations of how a sports organization is perceived, and presents these findings in a graphical network structure. The aggregated network of associations in people’s memory, consisting of performance, setting, and auxiliary elements, constitutes the core (brand) images and relevant patronage values of an organization. This research contributes to the understanding of sports brand on the association and network levels. This study identifies useful individual associations such as baseball, players, mascots, related products and corporations, CSR-related behaviors, and the interconnection patterns between elements. These identified factors are useful in detecting and developing patronage and in identifying incongruence in the conceptualization of brand and organization image. The interconnectivity and network structure of people’s associations are considered by the employed in this methodology in this study. This study identifies the framework of relevant associations, elements, values, and interconnection patterns, which not only provide comprehensive information in understanding complex conceptual perceptions, but might also be leveraged and focused on by marketers for an enhanced creative marketing and communication strategy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,307
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,081 · 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

Citations6
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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