An Agency Theory Perspective on Corruption in Sport: The Case of the International Olympic Committee
Notice bibliographique
Résumé
This article discusses agency problems in sport organizations in which the same individuals are involved in both the management and control of decision making. We focus our analysis on the case of the International Olympic Committee (IOC) by reviewing the behavior of selected IOC members with regard to the bidding process for the Olympic Games and the resulting reform attempts made by the IOC in an effort to address issues of corruption. After a review of examples of corrupt behavior on the part of IOC members, agency theory is introduced to discuss IOC reforms and provide some suggestions for future reform. We propose incorporating other stakeholders (in addition to the IOC members), such as corporate partners, media conglomerates, and other members of the Olympic movement (e.g., athletes, coaches, officials), into management and control functions. More specifi cally, it is suggested that these stakeholders comprise a board that oversees the operations of the IOC (similar to the IOC’s current executive committee) and be given the ability to remove and/or sanction IOC members who act self-interestedly to the detriment of the Olympic movement. Thus, by delegating the control function of decision making to a board and the management function to internal agents, greater accountability for all organization members can be achieved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,032 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».