Strategi Public Relations Mandalika Grand Prix Association (MGPA) dalam Manajemen Event World Superbike 2022
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
Advances in technology and the digitalization of information have resulted in the media convergence movement growing and technological advances becoming more rapid. In today's media convergence era, there are various options in event management. This study aims to find out how the role of the Mandalika Grand Prix Association (MGPA) in the 2022 World Superbike event in Mandalika amidst media convergence. More than 50 thousand spectators came to watch the 2022 WSBK in Mandalika. This figure exceeded the initial target of 45 thousand viewers. One of the aspects that made the WSBK 2022 event successful was the event promotion strategy that was able to bring in tens of thousands of spectators. This success is inseparable from the role of Public Relations in branding and making events attractive. Public Relations must be observant in packaging events so as not to generate risks and issues in the community. This research is a constructivist paradigm and uses a descriptive qualitative approach, using the Ronald D. Smith model which analyzes the Public Relations strategy through 4 stages that identify 9 steps in planning public relations activities. From the research results, it was found that MGPA's Public Relations succeeded in utilizing technological advances as a means of event management to become more effective. able to build the image of World Superbike 2022 to become an event that is trusted by the community and its stakeholders. MGPA's Public Relations has succeeded in carrying out four PR roles in building the company's brand image, namely: (1) as a communicator for company stakeholders; (2) making publications; (3) carrying out Corporate Social Responsibility (CSR) activities; and (4) building the company's image program.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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