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Enregistrement W4286641888 · doi:10.54691/bcpbm.v20i.942

The Effects of Social Media on Consumer Engagement in Chinese Women’s Football

2022· article· en· W4286641888 sur OpenAlexaff
Junyan Guo, Jiayi Ni, Yihan Sun

Notice bibliographique

RevueBCP Business & Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFootballPromotion (chess)SWOT analysisLeagueSocial mediaStrengths and weaknessesAdvertisingPublic relationsPerspective (graphical)PsychologySociologyPolitical scienceMarketingBusinessSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the Chinese women’s national football team won the women’s Asian Cup in 2022, it attracted people’s attention back to Chinese women’s football. However, this attention did not last long. Insufficient attention has always been a challenge for Chinese women’s football, especially from a marketing perspective. This study aimed to explore how the social media promotion of the Chinese Women’s Super League (CWSL) impacts consumer engagement. This paper applied the theory based on several literature reviews on the social media effect as an influential factor in consumer engagement. SWOT analysis was used to identify strengths, weaknesses, opportunities, and threats for the CWSL. This research concluded that deficiency in social media promotion is the reason that leads to low attention, utilizing social media to promote CWSL affects consumer engagement to a larger extent if appropriate strategies are used. Thus, it revealed the importance of social media’s effect on CWSL’s consumer engagement. These findings can provide considerable strategies for the development of CWSL.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,258 · 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.

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

Citations0
Publié2022
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