MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3098604720 · doi:10.1123/ijsc.2020-0052

Relationship Marketing: Revisiting the Scholarship in Sport Management and Sport Communication

2020· article· en· W3098604720 sur OpenAlexaff
Gashaw Abeza, Norm O’Reilly, Jessica R. Braunstein‐Minkove

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sport Communication · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer Service Quality and Loyalty
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipScope (computer science)ConfusionField (mathematics)SociologySports marketingPublic relationsEpistemologyRelationship marketingMarketingPsychologyPolitical scienceMarketing managementBusinessComputer sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relational perspectives have influenced marketing theory and practice over the past 40 years, with a volume of relationship marketing (RM) research accumulating over this time. In sport management specifically, a number of RM research articles have been published since the late 1990s. Although an influx has been seen, a review of said literature informs us that RM is a diverse field with no single best explanation, no clear domain and scope, and no universally accepted definition and that, most particularly, the literature is a melting pot of various concepts. This circumstance creates frustration and confusion among new researchers. Additionally, as strategic communication strategies rely on clear and consistent messaging, it is pivotal to holistically address the issue. Therefore, adopting an integrative literature review approach, this commentary revisits the RM scholarship to present, brings attention to the complex nature of the RM literature, and identifies a point of departure for researchers attempting to find a fitting “home” for their 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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0060,018
Communication savante0,0150,014
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,245 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Sport CommunicationMême sujetCustomer Service Quality and LoyaltyTravaux en français237 207