Notice bibliographique
Résumé
Since Munich, one of the key features of Olympic security has been the use of technological surveillance, a strategy that has become increasingly central to securing large sporting events in the post-9/11 era and one that fits neatly with the IOC’s demands to prioritise the sporting event over the policing spectacle. With the London Games likely to become the first biometric and wireless Olympics, the capital is likely to reinforce its reputation as a pioneer of such technologies via the deployment of ever-more intensified, networked and advanced forms of technological observation. This chapter examines the way technological surveillance has been applied to secure mega sporting events (with particular reference to the post-Munich Olympiads) and considers the implications of these processes and practices for 2012. In doing so, key processes shaping the form and scale of surveillance strategies and the types of technological surveillance provision (from first generation CCTV systems to second generation video analytics) are identified and analysed before their application, impact, efficacy and legacy are critically assessed. As this chapter argues, a broad view of Olympic security operations reveals the convergence of at least three different processes. First, a number of security themes have been transferred across events and locations. Second, their direction and intensity have also been shaped by responses to key events, most notably, Munich, the 1996 Atlanta bombing and 9/11. At the same time, threats to Olympics have constantly shifted in relation to their own contextual environments and logic, thus raising operational questions over the relationship between future planning and retrospective events. In exploring the role and impact of surveillance strategies in securing the Olympics from crime and terrorism, this chapter engages in three main areas of discussion. First, a number of key contextual issues are addressed. This involves a definition of what is meant by ‘surveillance’ and an exploration of surveillance strategies in the areas hosting the 2012 Games (both nationally and locally). Second, the chapter will focus on the ways sporting events, particularly the Olympic Games, have been secured using surveillance technologies. Finally, the chapter will draw on some of the key analytical issues emerging from these discussions to consider the efficacy, operational context and ethical considerations of surveillance strategies at Olympic sized events.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».