Event portfolios: asset value, risk and returns
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The research question addressed is whether an event portfolio analysis rooted in financial portfolio theory can yield meaningful insights to complement two approaches to event portfolios. The first approach is extrinsic and rooted in economic impact analysis where events need to demonstrate a financial return on investment. In the second approach events are valued ally, with every event having inherent value and the entire portfolio being valued for its synergistic effects and contribution to social and cultural goals. The paper aims to discuss these issues. Design/methodology/approach Data from visitors to four events in the Sunshine Coast region of Australia are analyzed to illustrate key points, including the notion of “efficient frontier.” Findings Conceptual development includes an examination of extrinsic and intrinsic perspectives on portfolios, ways to define and measure value, returns, risk, and portfolio management strategies. In the conclusions a number of research questions are raised, and it is argued that the two approaches to value event portfolios can be combined. Research limitations/implications Only four events were studied, in one Australian local authority. The sample of residents who responded to a questionnaire was biased in terms of age, education and gender. Social implications Authorities funding events and developing event portfolios for multiple reasons can benefit from more rigorous analysis of the value created. Originality/value This analysis and conceptual development advances the discourse on portfolio theory applied to event management and event tourism.
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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 | 0,004 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».