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Enregistrement W3013127041 · doi:10.57198/2583-4932.1033

Avina Sports:A Case Study of Organic Growth

2022· article· en· W3013127041 sur OpenAlexaboutno aff
Mahesh C. Joshi, Jagdeep Singh, Amit Kakkar, Jasneet Kaur, Mukta Kukreja

Notice bibliographique

RevueManagement Dynamics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommercializationWorkforceBusinessDestinationsPoliticsChinaEconomyMarketingCommerceGeographyEconomic growthEconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global market for sports was worth between $600-$700 billion. Significant growth prospects in the market were expected because of Socio Political changes, commercialization of sports in developing nations and increased competitiveness. Indian Sports Goods Industry had a century old history and it prospered due to the skills and expertise of its workforce. The world of sports goods complement the passion India has for sports. The Indian market for sports goods was valued at US$ 2 billion in 2012-13 and estimated to reach over US$ 4 billion by 2018. In 2014–15, the UK, the US, the UAE, Australia, South Africa and Germany were the major export markets for Indian sports goods. France, Poland, the Netherlands, Canada, Belgium, New Zealand and Italy were emerging export destinations. Avina Sports, a dedicated provider of sports goods, equipments, material to Indian sports players was a part of A & S Group. The annual turnover of A & S Group was approximately Rs. 250 Crores and projected sales turn-over of Avina Sports only for 2017-2018 was about 180 crores. Avina Sports was one of the fastest growing brands having its presence in all the states of India. It had efficient distribution networks across India. It had planned and achieved organic growth.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil0,834

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,264 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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