Scaling and controlling talent development in high-intensity organizations: the case of a Swedish football club
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose In this paper, the authors empirically and theoretically analyze the scaling and control of talent development to highlight an important part of commercialization in football clubs, especially in the light of a growing transfer market. Design/methodology/approach Conducting a single case study of a Swedish football club, the authors adapt a view of the club as a “high-intensity” organization (Alvesson and Kärreman, 2004), one that inherently relies on strong identification of employees and the fostering of talent. This view allows us to detail the importance of both socio-ideological and technocratic forms of control involved in the talent development process. Findings The authors show how socio-ideological and technocratic forms of control were combined to establish the football club as a “talent factory” in the league, as well as the corresponding challenges when scaling talent development activities and how these challenges were handled. In doing so, the authors contribute to the broader accounting literature on talent- and human resource management, as the authors provide an example of how football clubs may commercialize without necessarily violating their fundamental sports values. Originality/value Talent management has mainly been studied in terms of increasing player wages and a focus on the cost of talent. As opposed to these perspectives, the authors highlight the revenue potential in developing players in the light of a growing transfer market and the relevance of talent development for the commercialization of football clubs.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle