Sponsorship antecedents and outcomes in participant sport settings
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to measure participants’ sponsorship awareness, and assess a model designed to predict participants’ behavioral intentions toward the sponsors of the Fayetteville Race Series. Design/methodology/approach The study is based on non-experimental survey research design using path analysis. Findings Perceived sponsor goodwill had a positive direct effect on participants’ sponsor behavioral intentions, as well as a positive indirect effect partially mediated by sponsor image. Sponsor image and future event participation also had positive direct effects on behavioral intentions. Overall, participants had very positive perceptions of the sponsors’ goodwill and image, and indicated positive future intentions. Participants’ ability to identify event sponsors through aided recall was inconsistent between the two events studied. Practical implications The positive outcomes for sponsors observed in this study should make small, regional, participant-based sport events appealing marketing channels, especially for generating goodwill in the community. Further, even small sponsorship spends can have a significant impact on these smaller events, since traditional funding sources continue to be cut. Originality/value Existing literature on sponsorship of participant sport-based events has generally focused on large events (i.e. marathons that draw participants nationally), despite the prevalence of smaller scale, regional events around the world.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».