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Enregistrement W4386746226 · doi:10.1108/sbm-03-2023-0031

Aligning governance, brand governance and social media strategies for improved organizational performance: a qualitative comparative analysis of national sport organizations

2023· article· en· W4386746226 sur OpenAlexaffabout
Arthur Lefebvre, Milena M. Parent, Marijke Taks, Michael L. Naraine, Benoît Séguin, Russell Hoye

Notice bibliographique

RevueSport Business and Management An International Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensBrock UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceReputationBusinessQualitative comparative analysisAccountabilityPublic relationsOriginalityOrganizational performanceOrganizational commitmentMarketingQualitative researchSocial mediaSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to explore the potential configurations of governance, brand governance and social media strategies leading to effective organizational performance. Design/methodology/approach A fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis including 28 Canadian national sport organizations (NSOs) and six conditions highlighted two sufficient configurations for effective organizational performance, defined as either budget per capita or athlete numbers. Findings Although no single component of governance, brand governance, or social media strategy is necessary to succeed overall, brand reputation and the strategic use of social media to communicate NSO identity were common to both identified configurations. Accountability was important for effective organizational performance in terms of budget per capita, while transparency was more important for higher athlete numbers. Thus, condition specificity is paramount in non-profit organizations that often have multiple objectives. Originality/value This study provides substantial theoretical and managerial implications, including the need to integrate brand governance and social media in non-profit organizations' overall governance activities.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,910
Score d'incertitude au seuil0,583

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,323 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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