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Enregistrement W2167069528 · doi:10.1123/ijsc.2.2.164

Canadian National Sport Organizations’ Use of the Web for Relationship Marketing in Promoting Sport Participation

2009· article· en· W2167069528 sur OpenAlexafffundabout
Vassil Girginov, Marijke Taks, Bob Boucher, Scott Martyn, Marge Holman, Jess C. Dixon

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sport Communication · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer Service Quality and Loyalty
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSport managementLaggingSports marketingPublic relationsThe InternetProcess (computing)SociologyBusinessMarketingPolitical scienceRelationship marketingWorld Wide WebMarketing managementComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sport-participation development requires a systematic process involving knowledge creation and dissemination and interactions between national sport organizations (NSOs), participants, clubs, and associations, as well as other agencies. Using a relationship-marketing approach (Grönroos, 1997, Gummesson, 2002, Olkkonen, 1999), this article addresses the question, How do Canadian NSOs use the Web, in terms of functionality and services offered, to create and maintain relationships with sport participants and their sport-delivery partners? Ten Canadian NSOs’ Web sites were examined. Functionality was analyzed using Burgess and Cooper’s (2000) eMICA model, and NSOs’ use of the Internet to establish and maintain relationships with sport participants was analyzed using Wang, Head, and Archer’s (2000) relationshipbuilding process model for the Web. It was found that Canadian NSOs were receptive to the use of the Web, but their information-gathering and -dissemination activities, which make up the relationship-building process, appear sparse and in some cases are lagging behind the voluntary sector in the country.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, 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

Citations20
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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