Olympic games and marketing strategies (Relationships between stakeholders)
Bibliographic record
Abstract
Les Jeux olympiques sont devenus la plus importante propriété sportive au monde générant, depuis 1984, des revenus de marketing de plus de 15 milliards de dollars américains. Avec de tels intérêts économiques en jeu, l'ambush marketing représente une sérieuse menace pour le Mouvement olympique. Le but de cette étude était de chercher à vérifier les perceptions des consommateurs et les préoccupations des sponsors et du sponsorisé face à l'ambush marketing lors des Jeux olympiques de l'an 2000. Nous avons utilisé une combinaison de techniques quantitatives et qualitatives pour la collecte des données. D'abord, un outil de sondage à quarante cinq items fut développé et utilisé auprès d'un nombre total de 2435 consommateurs répondants au Canada et aux Etats-Unis. Des questions scientifiques axées sur sept sujets clés furent posées et les réponses colligées dans cette étude à variables aléatoires multiples. Ensuite, une étude Delphi poussée fut simultanément entreprise auprès de 24 experts en marketing du sport provenant de diverses parties du monde pour recueillir leurs visions managériales de la gestion sportive de la propriété du CIO. Une analyse détaillée utilisant le logiciel statistique SPSS et des mesures qualitatives conduisit à un certain nombre de recommandations.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.000 |
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".