How do involvement opportunities vary according to sample segment in Masters swimmers
Notice bibliographique
Résumé
Involvement opportunities (IOs) are perceived benefits that are only present through continued sport involvement (Weiss & Amorose, 2008). Knowing which IOs are poignant in different segments of a population may be important in explaining participants’ sport commitment, their behaviours, and purchase intentions (Casper & Stellino, 2008; Young, Bennett & Séguin, 2014). This study examined how 724 Masters swimmers judged IOs, as a function of age group (25-39, 40-54, 55-69, 70+), sex, prior participation length (< 5, 5+ yrs), and probability (low, high) of attending a World championship event. Participants reported information on demographics, sport involvement, intentions, and responded to a survey (Bennett & Young, 2013) assessing 10 different IOs. A series of MANOVAs identified differences according to sample segments, all ps < .007. All age cohorts highly recognized opportunities for ‘enjoyment’, ‘health and fitness’, ‘social’, ‘stress relief’ and ‘personal testing and assessment’, though the youngest group viewed the latter two IOs most highly. Each consecutively older group acknowledged ‘delaying/negotiating aging’ with increasing importance, and ‘team attachment’ with decreasing importance. Males more highly reported ‘personal testing and assessment’ and ‘recognition for competitive achievements’, whereas females more highly acknowledged ‘enjoyment’, ‘stress relief’, ‘health and fitness’, ‘social’, and ‘team attachment’. Short-term swimmers judged ‘personal testing and assessment’ and ‘team attachment’ more highly, whereas long-term swimmers rated ‘delaying/negotiating aging’ and ‘travel’ highly. Swimmers indicating probable attendance at an open World championship were higher on ‘personal testing and assessment’, ‘team attachment’, ‘recognition for competitive achievements’, and ‘travel’. Findings suggest that Masters swimmers recognize special opportunities arising from sport, which they risk losing should they quit. The salience of certain IOs depends on the participatory segment. Discussion focuses on how sport programmers, managers, and Masters event marketers might increase the effectiveness of their communication activities by strategically matching content in their promotional messages to segment-specific IOs.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».