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Enregistrement W4240791060 · doi:10.33423/jsis.v14i5.2519

Quest for a Hockey Franchise

2019· article· en· W4240791060 sur OpenAlexaffabout
Alex Faseruk, Tom Clift

Notice bibliographique

RevueJournal of Strategic Innovation and Sustainability · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSports Analytics and Performance
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeagueChampionshipFranchiseIce hockeyClubAdvertisingPolitical scienceWorld championshipBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study documents the history of attracting and maintaining a hockey franchise for the City of St. John’s, Newfoundland and Labrador from 1991-2019. In that period, the City has been granted four franchises. Three have been relocated, while the fourth has completed its inaugural season which resulted in a league championship. It examines: the St. John’s Maple Leafs (1991-2005) of the American Hockey League (AHL); St. John’s Fog Devils of the Quebec Major Junior Hockey League (QMJHL) (2005-2008); the St. John’s IceCaps (AHL), affiliated with the Winnipeg Jets (2011-2015) and Montreal Canadiens 2015-2017); and the Newfoundland Growlers in the ECHL, (2018-ongoing). The study focuses on the economic, marketing, strategic planning, and business modelling for a hockey franchise in three hockey leagues, AHL, QMJHL, and ECHL to gauge the long-term sustainability of a hockey franchise in St. John’s. It analyzes key success factors for minor league hockey franchises and speculates on the future direction of the current franchise.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,279

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 ouverte0,0000,000
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 GPT0,260
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
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