Exploring the Link between Interorganizational Relationships and Organizational Capacity in a Youth Baseball Network
Notice bibliographique
Résumé
In sport management literature two concepts have emerged as key areas of interest for youth sport organizations struggling to operate: interorganizational relationships and organizational capacity.Capacity is understood as the organization's ability to serve the needs and interests of their members while interorganizational relationships (IORs) are cooperative relationships that seek to share resources for enhanced performance.Interorganizational relationship development has been identified as an effective strategy for strengthening the capacity of youth sport organizations.Cross-sector relationships hold promise for shaping the youth sport landscape in a positive way.Organizational capacity and IORs are related, yet questions remain surrounding how IORs are being used to enhance organizational capacity in cross-sector youth sport networks.The purpose of this research study was to examine the link between interorganizational relationships and organizational capacity in a baseball network in a Region of Ontario, Canada.Population data were collected from representatives of youth baseball organizations through a survey instrument using a telephone interview format and analyzed using social network analysis.The results highlighted that not all IORs are developed for the purpose of resource sharing as both human and financial resources were shared relatively sparingly in the network.The findings also found that IORs and sector ties were statistically significant in their ability to predict organizational capacity ties.Overall, the results of this study allowed for conclusions to be drawn related to network structure, organizational capacity, and the relationship between IORs and organizational capacity in a youth baseball network.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».