The Nexus of Sports Fandom and Sports Wagering: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
This scoping review examines the intersection of sports fandom and sports betting, with a particular focus on the marketing considerations involved in this relationship. Sports fandom, driven by strong emotional investments and team identification, plays a critical role in shaping betting behaviors. As this relationship becomes increasingly complex, it is essential to explore the underlying motivations and behaviors of sports fans who engage in betting, the ethical implications of marketing practices targeting this group, and the methodologies used to study this intersection. To address these relationships, this review examines four key areas: motivations for sports fans to engage in betting, responsible marketing practices, the methodological approaches used in current studies, and future research directions. This review highlights that fans are motivated to bet not only by potential financial gain but also by socialization, excitement, and loyalty to their teams. However, this emotional engagement raises ethical concerns about the normalization of betting in marketing, especially in targeting vulnerable populations. The review also identifies a reliance on quantitative methods in the existing literature and calls for more qualitative and longitudinal research. Finally, the study highlights the need for further exploration of diverse demographics and the impact of new technologies on the relationship between fandom and betting. This review offers insights for researchers, marketers, and policymakers to better understand and navigate the evolving landscape of sports betting and sports fan behavior.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».