Bibliographic record
Abstract
Die Problematik schwankender Zuschauerzahlen und ein starker werdender Wettbewerb auf dem Freizeitmarkt stellt das Management von Profi-Clubs vor die Frage, mit welchem Instrumentarium Zuschauer langfristig an ihre Clubs gebunden werden konnen. Diese Frage greift das vorliegende Buch auf und versucht aufzuzeigen, welche Instrumente im professionellen Teamsport zur langfristigen Bindung von Kunden zur Verfugung stehen und welche Besonderheiten bei der Gestaltung und Anwendung der einzelnen Instrumente zu berucksichtigen sind. Dazu werden die Ziele und Wirkungen der Kundenbindung auf den professionellen Teamsport ubertragen und die Besonderheiten der Kundenbindung im Teamsport herausgearbeitet. Am Beispiel der Vancouver Canucks, ein Branchenprimus innerhalb der National Hockey League, werden konkrete Kundenbindungsmasnahmen aus der Praxis des nordamerikanischen Profisports vorgestellt und analysiert. Dieses Werk wurde fur Leser aus der Sportmanagement-Praxis und -Lehre konzipiert und wendet sich in erster Linie an Manager/innen im deutschen Sportbusiness, Studenten sportokonomischer Studiengange und alle Sportmarketinginteressierten.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.005 |
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".