Impact studies in sport: the development of an assessment process model
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The criticisms put forward against economic impact studies lead to a key question: “Is it possible to measure the impact of sporting properties and events in a holistic, conservative, and reliable way?” This research endeavors to build on the academic literature to add to the scope and rigor of economic impact research by proposing an impact assessment process model for practitioners that facilitates employment of a holistic, conservative and reliable impact study and seeks to address these concerns. Design/methodology/approach Using seven identified key realities that highlight the challenges facing impact studies, and adopting a collaborative self-ethnographic methodological approach, the work highlights lessons learned from four empirical economic impact studies undertaken by the authors over a five-year period. Findings The study provides a broad view of impact studies, which extend beyond financial implications and provides a more inclusive methodology. Particularly, the proposed impact assessment process model seeks to improve the credibility of impact studies by facilitating a holistic approach that incorporates direct, indirect and intangible impacts. Research limitations/implications The proposed model has value to researchers and is designed to improve the overall credibility of economic impact methodology. It also provides a more accurate measure of direct impact while considering intangible and indirect impacts, including social/community impacts. Practical implications The proposed model has value to and practitioners and is designed to improve the overall credibility of economic impact methodology. It also provides a more accurate measure of direct impact while considering intangible and indirect impacts, including social/community impacts. Originality/value The proposed process model to measure the impact of a sports event is a needed element in the world of funding, managing and implementing events of all sizes.
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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 | 0,001 |
| 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 ».