MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2949224227 · doi:10.4324/9780203123485-37

Focus on fantasy:An overview of fantasy sport consumption

2013· article· en· W2949224227 sur OpenAlexaboutno aff
Brody J. Ruihley, Robin Hardin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFantasyAdvertisingConsumption (sociology)Active listeningSet (abstract data type)PsychologyBusinessAestheticsArtComputer scienceCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fantasy sport is an online activity holding the attention of millions of sport consumers. Industry estimates have fantasy sport being consumed by nearly 35 million US and Canadian participants (Fantasy Sport Trade Association, 2012a).This is an industry quietly becoming a force in the sport communication landscape. Fantasy sport provides consumers with a unique sport encounter aside from traditional ways of consuming sport (that is, viewing, listening, or following a team or sporting event). From statistics to social interaction, there are many factors giving reason as to why people participate in this activity.The fantasy sport user is a unique consumer of sport-based communication and media. These users experience sport beyond team wins, losses, and championships. They become immersed in the minute details and information of sport.They consume statistics as fantasy points, individual players as products, and injury reports as team-altering news. These users view sport through a unique lens. Understanding this type of consumption is important in developing advertising, communication, and marketing campaigns geared towards these consumers. In addition, understanding these consumers provides sport entities with an inside look at what makes this distinct set of consumers unique.The subsequent portions of this chapter provide an overview of the history of fantasy sport and give detail into its consumer motives and consumption.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,824
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetDigital Games and MediaTravaux en français237 207