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Enregistrement W2397163427 · doi:10.21038/sprt.2013.0225

The Historical Development and Marketing of Fantasy Sports Leagues

2013· article· en· W2397163427 sur OpenAlexaboutno aff
Rick Burton, Kevin G Hall, Rodney J. Paul

Notice bibliographique

RevueThe Journal of SPORT · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeagueFantasyFootballPopularityAdvertisingAppealMedia studiesPolitical scienceMarketingSociologyBusinessLawArtLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeAutre devis
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

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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