Le parrainage sportif multiple événementiel : atouts, défis et conditions de succès
Bibliographic record
Abstract
Depuis quelques années se sont multipliées les marques qui s’engagent dans le sport, et particulièrement dans une action de parrainage, pour le compte d’un événement donné. Ainsi, en général, une entité sportive (individu, groupe, discipline, lieu, organisation ou événement) est parrainée simultanément par plusieurs annonceurs. Les entreprises ont alors la possibilité de joindre un parrainage sportif multiple événementiel, soit l’association de parrains avec une même entité sportive, ou l’association d’entités sportives avec un même parrain, de façon indépendante et concomitante, visant à atteindre des objectifs de management et de communication marketing dans le contexte d’un événement sportif. Dans cet article, nous tentons de mieux cerner les activités du parrainage sportif, puis nous décrivons le parrainage sportif multiple événementiel et, enfin, nous mettons en évidence les implications de gestion liées à la mesure de l’efficacité de ce type de parrainage.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".