Esport Oilersin markkinointiviestinnän kehittämissuunnitelma
Bibliographic record
Abstract
Tämän toiminnallisen opinnäytetyön tarkoituksena oli toimia markkinointiviestinnän kehittämisen tukena salibandyn erikoisseura Esport Oilersille. Työn tarkoituksena oli laatia käsikirja seuran viestintään ja markkinointiin, ja tuoda näihin toimintoihin suunnitelmallisuutta, pitkäjänteisyyttä sekä yhtenäisyyttä. Suunnitelman tarkoituksena oli kehittää Oilersin markkinointiviestintää. \n \nTämän opinnäytetyön toimeksiantajana toimii Esport Oilers ry. Huolimatta seuran urheilullisesti ja taloudellisesti hyvästä tilanteesta Suomen kolmanneksi suurimpana salibandyseurana, ei seuralla ole olemassa olevaa liiketoimintastrategiaa. Seuralla ei ole myöskään olemassa olevaa markkinointi- tai viestintäsuunnitelmaa, eikä seurassa täten ole suunniteltu markkinointia tai viestintää pitkäjänteisesti strategisella tai operatiivisella tasolla. \n \nOpinnäytetyö koostui tietoperustasta, nykytila-analyysista, sekä toiminnallisista kehitys- ja toimenpide-ehdotuksista. Tietoperustassa käsiteltiin markkinointiviestintää ja sen suunnittelua, tavoitteellisuutta, toteuttamista ja toiminnan analysointia. Tietoperustassa käsiteltiin yleisesti viestintää ja markkinointia ja näiden toimintojen merkitystä urheiluseuran toiminnan kannalta. \n \nNykytila-analyysi, ja toiminnallinen osuus käsittelivät käytännön toimenpiteitä. Niissä esiteltiin, miten Esport Oilers voi toteuttaa suunnitelmallista, tavoitteisiinsa kytkeytyvää markkinointiviestintää toimintansa kehittämiseksi.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.051 | 0.019 |
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".