MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1969876622 · doi:10.1080/09523367.2011.626680

Catching up: understanding the pursuit of major games by rising developmental states

2011· article· en· W1969876622 sur OpenAlexaff
David Black, Byron Peacock

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of the History of Sport · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommonwealthIdeologyLegitimacyAsian gamesBeijingPolitical scienceScholarshipPolitical economyEliteSociologyPoliticsChinaAdvertisingLawBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a category, Developmental States (DS) in the world political economy express a distinctive set of ideological practices that give them specific incentives to host sporting mega-events. Asian DSs, or ‘late(r) developers’, in particular offer interesting case studies by which to explore the symbolic value such states attach to hosting Olympic Games, Commonwealth Games, and other major sporting events. This paper examines five Asian examples (Tokyo Olympic Games 1964, Seoul Olympic Games 1988, Beijing Olympic Games 2008, Kuala Lumpur Commonwealth Games 1998, and Delhi Commonwealth Games 2010) from the past half century which, despite their variations, illustrate the role of mega-event hosting among DSs and, specifically, the effect these events are intended to have in signalling conceptions of modernity and legitimacy to the international community and world society on behalf of their host cities/countries. Despite thenearly ubiquitous claims to economic growth and development, which accompany the bidding and preparation for major games, it is the symbolic representations of modernity and national ‘success’ that are most commonly pursued among this class of hosts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,018
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe International Journal of the History of SportMême sujetSport and Mega-Event ImpactsTravaux en français237 207