Sports industry research North America: USA & Canada
Notice bibliographique
Résumé
The Sports Industry is a potential business that not only involves the game at the field. It includes different aspects like food & beverage, apparel, sponsorship, licensing, events, tourism, and infrastructure (ATKearney, 2011). In North America this industry is one of the most important in terms of creating a positive impact to the economy, increasing surprisingly fast the GDP of the United States and Canada. \n \nThe United States and Canada are the world’s biggest sports nations that provide a wide range of sport facilities and infrastructure and hosts yearly enigmatic events in key cities like Boston, New York, Los Angeles, Vancouver and Toronto. For this reason, we identified that these countries are a strategic move for any sports-related company to keep growing within the Sports Industry. \n \nThe current report aims to provide a comprehensive research about the Sports Industry in North America, describing and analyzing possible investment opportunities in these countries for the upcoming years. \n \nThe document is structured to explain an I) Overview of The Sports Industry in the United States and Canada, including the main sports leagues, secondary sports, sport facilities and new technology and trends. Then, we will discuss about the II) Main Leagues in North America considering its main teams, athletes, events, and highlight sport cases. Finally, we will describe the III) Sports Media Industry in North America, explaining about the Print, TV, Radio, Online channels and current media trends.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,012 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,134 | 0,039 |
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 ».