Leveraging long-term sport participation from major events: the case of track cycling after the 2015 Pan Am/Parapan Am Games
Notice bibliographique
Résumé
Rationale/Purpose: This study examined long-term sport participation outcomes of an event leveraging strategy.Design/methodology/approach: After watching elite track cycling events at the 2015 Pan Am/Parapan Am Games, spectators (n = 176) received a voucher for a complimentary “Try the Track” trial program at the host facility. Data assessed voucher recipients’ participation at the host facility one-year following the event. Analyses addressed how participation in a trial, structured, or both programs led to (or did not lead to) facility membership.Findings: Of the 176 voucher recipients, 35 participated in a program and one became a member. Results indicated participation in a trial or structured program did not lead to membership, while participation in both programs did.Practical Implications: Findings indicate the need for practitioners to communicate and engage with new participants throughout the entire leveraging process. Results demonstrate the importance of program design features and how practitioners can effectively employ event leveraging strategies to create long-term sport participation.Research Contributions: This study measures the efficacy of an event leveraging strategy to create long-term sport participation outcomes. Findings provide evidence for how event leveraging strategies can, and cannot, create desired long-term sport participation outcomes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».