Athlete perceptions of recruitment strategies in Canadian men’s basketball: A marketing perspective
Notice bibliographique
Résumé
Research into student-athlete recruitment has been focused primarily on identifying the most influential factors that contribute to the college choice decision. The impact of the head coach has been recognized as the most significant factor, and the nature of their influence is the primary point of interest in this paper. The strategies and tactics used by men’s basketball coaches in Canadian Interuniversity Sport (CIS) were considered from the perspective of elite student-athletes, as each participant drew upon their own experiences in order to identify effective recruitment practices. Eight semi-structured phone interviews were conducted with CIS men’s basketball players who made significant on-court contributions during their first year of eligibility. The similarities between the college choice process and the consumer decision process were examined, and the impact of effective recruitment strategies was discussed from a marketing standpoint. Analysis of the data revealed that influence strategies used by head coaches focus on the information processing component of the Consumer Decision Process Model (CDP Model) in order to create positive recruit perceptions. Five themes emerged from the data: familiarity, seriousness, value, honesty, and influential agents. Each of the five themes is tied to a recruitment strategy, and within each strategy a number of tactics were shown to be effective in securing recruit commitment. While the inclusion of these tactics does not guarantee student-athlete commitment, their omission from the recruitment plan often results in a poor perceived fit. Results showed that head coaches who embodied effective personal selling through the use of various recruitment tactics were most effective in securing commitment from elite Canadian student-athletes. The investigation ii of student-athlete recruitment through a marketing lens allows for business literature to be applied, as well as for the CDP Model to be used as a framework for the collection and analysis of the data. By using a sample of Canadian student-athletes attending Canadian universities, a new perspective on student-athlete recruitment is explored.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 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) | 0,003 | 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 ».