MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2082617323 · doi:10.1177/1012690204049066

Advocacy Coalitions and Elite Sport Policy Change in Canada and the United Kingdom

2004· article· en· W2082617323 sur OpenAlexaboutno aff
Mick Green, Barrie Houlihan

Notice bibliographique

RevueInternational Review for the Sociology of Sport · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLoughborough University
Mots-clésEliteContext (archaeology)Political scienceGovernment (linguistics)Public relationsPublic administrationSociologyPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the process of elite sport policy change in two sports (swimming and track and field athletics 1 ) and their respective national sport organizations (NSOs) in Canada and national governing bodies of sport (NGBs) in the United Kingdom (UK). The nature of policy change is a complex and multifaceted process and a primary aim is to identify and analyse key sources ofpolicy change through insights provided by the advocacy coalition framework (ACF). In Canada, it is evident that the preoccupation with high performance sport over the past 30 years, at federal government level, has perceptibly altered over the past two to three years. In contrast, in the UK, from the mid-1990s onwards, there has been a noticeable shift towards supporting elite sport objectives from both Conservative and Labour administrations. Most notably, the ACF throws into sharp relief the part played by the state in using its resource control to shape the context within which debates on beliefs and values within NSOs/NGBs takes place. While the ACF has proved useful in drawing attention to the notion of changing values and belief systems as a key source of policy change, as well as highlighting the need to take into account factors external to the policy subsystem under investigation, potential additions to the framework’s logic are suggested for future applications.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,803
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations98
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Review for the Sociology of SportMême sujetNonprofit Sector and VolunteeringTravaux en français237 207