Strategies for campus sport centre funding: a case study on the Charles Jago Northern Sport Centre
Notice bibliographique
Résumé
Campus Sport Centres are important for university or college to retain and recruit student body, faculty, staff, and community memberships.It is important for these institutions to implement effective strategic plans that meet the needs of customers and stakeholders while remaining financially independent.The study determines how a campus sport centre can become financially self-sustaining without the need of government funding to support the operations of the facility while delivering value to its customers and stakeholders.The study used the Charles Jago Northern Sport Centre (CJNSC) of the University of Northern British Columbia (UNBC) as the case organization.The strategic priority for the CJNSC is to become a financially self-sustaining facility to cover costs associated with its aging facility.Through the review of secondary data and some primary data, the study identified eight key revenue streams that could be implemented by the CJNSC.These include; 1) increases to the percentage of UNBC student recreation and fitness fees that the CJNSC receives, 2) increased fees to programming and memberships, 3) forming strategic alliances, 4) space utilization, 5) sport tourism planning with seasonality of facility booking space, 6) cancellation fees for memberships, 7) a membership pricing strategy, 8) naming rights.It was determined through the case organization that reducing expenses would not have the long-term benefit for the CJNSC and only existing and new revenues would satisfy the goal of being financially self-sustaining.This information is provided through an integrative framework that could be used as a template or tool by other organizations of similar structure and system as the CJNSC to develop their sports centers for successful outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».