Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study examines the networks and strategy of Manchester City Football Club and City Football Group, central to the group's emergence as a global entertainment organisation with a network of franchises worldwide. Design/methodology/approach The study employs a case study design to examine both Manchester City Football Club and City Football Group (CFG)'s strategy. Drawing upon an extensive review of documentation pertaining to CFG's strategic vision and approach, a network analysis of the brand's constituent clubs, partners and state- and corporate-investors was conducted, providing a macro-level view of CFG's use of global franchising, media partnerships and commercial agreements to extend CFG and the City brand internationally. Findings The study's findings afford a unique insight into CFG's efforts to monetise and globalise through franchising, which provides insights into the convergence in sport of politics, entertainment and business. Namely, how the global strategy enacted by CFG and the Abu Dhabi government (its owner) has leveraged sporting properties successfully. In turn, it extends their geopolitical and economic networks and grows the parent City brand as a global entity. Research limitations/implications The study's findings afford a unique insight into CFG's efforts to monetise and globalise through franchising. Namely, the global strategy enacted by CFG and the Abu Dhabi royal family (its owner) has leveraged sporting properties successfully. In turn, it extends their geopolitical and economic networks and grows the parent City brand as a global entity. Originality/value The research represents an important step in examining the strategy of football club ownership and global club networks within sport. In this respect, the present research provides a new way to understand sport in a globalised, digitised and geopoliticised operating environment.
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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 | 0,007 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,548 | 0,465 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».