The Utilization of Interorganizational Relations in an Uncertain Institutional Field: A Case Study of the Fiesta Bowl’s Ascension
Notice bibliographique
Résumé
This study utilized a historical institutionalism frame to examine three questions. First, what environmental conditions must be present to prompt a city or region to support the creation of a college football bowl game when the failure rate (50%) of bowl games is so high? Second, how does a bowl game survive in an uncertain institutional field? Third, how does a bowl game improve its standing in a competitive institutional field? Focusing on the collective history of the Fiesta Bowl (i.e., 1968 to 2015) as a theoretical sample, this work utilizes Barringer and Harrison’s interorganizational relationship (IR) typology (i.e., joint ventures, networks, consortia, alliances, trade associations, and interlocking directorates) and Oliver’s IR environmental determinants (i.e., necessity, asymmetry, reciprocity, efficiency, stability, and legitimacy) to explain the Fiesta Bowl’s ascension to a top-tier event. Specifically, we found conference affiliations, corporate sponsors, and television broadcast agreements were major areas involving IR. These relationships show IR helped improve the market position and value creation of the Fiesta Bowl in a competitive institutional field. Furthermore, this works uniquely demonstrates that a bowl game’s timeliness to use emerging IR may enhance their institutional position (i.e., tier-status) and ability to help create a new product.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».