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Enregistrement W3030382862 · doi:10.1108/sbm-05-2019-0035

The determinants of season ticket holder advocacy in the NCAA football bowl subdivision

2020· article· en· W3030382862 sur OpenAlexaff
Heather J. Lawrence, Norm O’Reilly, Alexandra Speck, Chris L. Ullrich, Kayla Robles

Notice bibliographique

RevueSport Business and Management An International Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTicketFootballAttendanceAdvertisingMarketingPublic relationsBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The objective of this paper is to respond to four research questions. The first two as how likely are college football season ticket holders to recommend (1) purchasing a similar season ticket package and (2) attending a home football game, to a friend or colleague. The third question examines if there is a difference between advocacy toward purchasing season tickets as compared to advocacy toward game attendance. Finally, we identify what factors impact advocacy for college football season ticket holders. Design/methodology/approach An online survey of 57,240 season ticket holders from 69 different National Collegiate Athletics Association (NCAA) Division I Football Bowl Subdivision programs was undertaken. The data were analyzed to build a model of the drivers of advocacy in season ticket holders from a conceptual base of advocacy, trust and loyalty. Findings The identified drivers include both institutionally influenced factors and factors related to season ticket holder behaviors/demographics. The season ticket holder is arguably the highest level of fan for any sports organization from an affinity perspective and clearly the most important from a business perspective. This research argues that the season ticket holder should not only be the focus of ticket sales efforts but also leveraged as marketing advocates with the objective of attracting additional fans. Originality/value The value of this research is the large sample of data from season ticket holders of NCAA Division 1 football clubs and the resulting learning it provides to researchers and practitioners.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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