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Enregistrement W3091858628 · doi:10.1123/smej.2019-0047

Co-Branding Through an International Double Degree Program: A Single Case Study in Sport Management Education

2020· article· en· W3091858628 sur OpenAlexaff
Tim Ströbel, B. David Ridpath, Herbert Woratschek, Norm O’Reilly, Markus Buser, Michael E. Pfahl

Notice bibliographique

RevueSport Management Education Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternshipCurriculumSport managementInternationalizationGlobalizationDegree programMarketingSports marketingBusinessPublic relationsPolitical scienceSociologyMarketing managementPedagogyMedical educationRelationship marketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scholars forecast that globalization will require sport managers to have competencies in international business. Sport, due to its global nature, has become an international business, leading to sport management programs at postsecondary institutions growing in number and the marketing of such programs becoming a key success factor. In an increasingly competitive educational environment, both effective curriculum offerings and innovative marketing, including branding, are important for a successful sport management program. This article shares a case study of innovative marketing—the co-branding through a double degree program between two long-standing sport management programs, one in North America (Ohio University, United States) and one in Europe (University of Bayreuth, Germany). This program is designed to enhance international education, as well as global internship and job-placement opportunities. The details of the double degree program within the background of co-branding are presented as a pedagogical framework for international education. Data from a survey of industry professionals are analyzed to demonstrate the need for such an international double degree program. Results provide a template for replication by other institutions and identify potential future research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,273 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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