Whether Loyalty to a Football Club Can Translate into a Political Support for the Club Owner: An Empirical Evidence from Thai League
Notice bibliographique
Résumé
The participation of politicians and their kin in the sport of football, as presidents of football clubs, in the past many years has been widely criticized as a use of the football clubs as tools to gain popularity and, possibly, a political base or a voting bloc for these politicians. This research is conducted in order to (1) study the loyalty level towards football clubs and the corresponding political supports expressed towards the football club executives and (2) examine the relationship between such demographic factors as gender, age, educational level, occupation, income, duration of being a fan, as well as loyalty to the football club and the aforementioned political supports, by collecting data from fans of five football clubs competing in the Thai League during the 2016 season. Including 385 fans, the data are collected using questionnaire, and then analyzed in terms of frequency, percentage, mean, standard variation, and Pearson’s correlation coefficient analysis with the significance level set at five percent. The research finds that overall the fans of all five clubs are highly loyal to the club and express a moderate political support for the club executives. It also finds that gender, age, and education have no relationship to the political support, while occupation, income, duration of being a fan, and especially loyalty to the football club are correlated with the political support. This result confirms the hypothesis that loyalty to a football club can, in fact, potentially translate into a political support for the politicians who are also the owners of the football clubs.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».