How Pre-Event Engagement and Event Type Are Associated with Spectators’ Cognitive Processing at Two Swimming Events
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about event experiences of spectators attending non-mainstream sports, let alone different types of events within the same sport. Past research has demonstrated that pre-event engagement influences event experiences. Therefore, the purpose of this study was to examine the ways in which pre-event engagement and event type were associated with spectators’ event experiences at two different types of swimming events. Surveys were collected from 90 spectators attending the 2016 National Swimming Championships (NSC) in Belgium, and from 246 spectators attending the 2016 World Swimming Championships (WSC) in Canada. Pre-event engagement included behavioral measures, as well as cognitive and affective measures. Event experiences were measured with Madrigal’s (2006 Madrigal, R. (2006). Measuring the multidimensional nature of sporting event performance consumption. Journal of Leisure Research, 38(3), 267–292. https://doi.org/10.1080/00222216.2006.11950079[Taylor & Francis Online], [Web of Science ®] , [Google Scholar]) FANDIM scale. A series of regression analyses were used to explore if and how spectators’ pre-event engagement and event type were associated with their event experiences, while controlling for socio-demographic variables. Knowledge of and interest in the sport, as well as awareness of opportunities to participate were associated with aesthetics, evaluation, and flow. Pre-event engagement in terms of prior spectating and active participation were not associated with event experiences. The type of event matters and the WSC generated more engaged event experiences (i.e., aesthetics and fantasy). To improve event experiences at non-mainstream events, managers should seek to implement initiatives to increase interest among potential spectators, including those with little or no behavioral engagement with the sport.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».