The Historical Development and Marketing of Fantasy Sports Leagues
Notice bibliographique
Résumé
By 2013, fantasy sports leagues (and games) were entered into and played by more than an estimated 32-million people (Dwyer, 2013) across American and Canada, and produced a projected economic impact of $3.1-billion dollars annually (Fantasy Sports Trade Association, 2012). This work seeks to explain both the historical growth and cultural transitions of in-home sport gaming in the United States as well as the technological evolution that drove the appeal of modern ‘fantasy sports’ and continued enhancement of professional league avidity by developing stronger brand allegiances for leagues such as Major League Baseball (MLB) or the National Football League (NFL). From a historical standpoint, the term ‘Fantasy League’ didn’t garner popularity until the 1980s, but the concept of fantasy sports gaming can be traced back to the mid-1860s with a simple wooden tabletop contraption that simulated outcome elements of a baseball game (Cooper, 1995). Over the next 150 years, technological and social developments in the areas of in-home re-creation and networked gaming have caused fantasy sports to re-shape sports media coverage, sports marketing (particularly of sports data), fan avidity, technology engagement and general sport discussion. The impact of these fan-based developments might prove significant and increasingly leagues like the NFL have been forced to ask whether the at-home experience of following professional football (including the owning and managing of fantasy football league teams) is reaching a point where it could replace attending NFL games in person. A sea-change such as that (decreases in NFL game attendance, failure to sell out NFL games, etc.) would potentially threaten lucrative team and league sponsorships, stadium merchandise and concessions (food, beverage, parking, etc.) and possibly even TV network broadcast contracts (by way of diminished ratings and advertising demand).
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».