The 2008 Olympic Games Leveraging a “Best Ever” Games to Benefit Beijing
Notice bibliographique
Résumé
This paper undertakes a leverage analysis of mega-events in the context of the 2008 Beijing Olympic Games. A leverage analysis apparently different from an impact analysis; it focuses on how to maximize the potential positive impacts and minimize the negative impacts for an event that will be held in the future. To analyze the circumstance of the Beijing Olympics that are amendable to leveraging, the research methodology employed is empirical with method of semi-structured in-depth interviews with the government officials, tourism industry people and the local community members in Beijing. This research conducted a leveraging analysis from three perspectives: environmental, socio-cultural, and tourism/economic perspectives. From each perspective, four angles would be investigated: identifying the potential impacts of 2008 Olympics; determining the leveraging activities for the potential impacts; uncovering the opportunities for leveraging the potential impacts, and exploring the challenges in leveraging the potential impacts. Because there is not any existing theory on a leverage analysis in the context of Beijing Olympic Games, this research was conducted with the guidance of “grounded theory”. The research indicated that the government aims to take use of the opportunity of hosting the “Green Olympics” to reap the ambition of making Beijing into a “greener” city, but how long would the policies last when the games are over is essential for the effectiveness. Similarly, the socio-culture would be leveraged by implementing the “People’s Olympic” theme. Finally, the tourism in Beijing would be leveraged by a series of leveraging activities derived form the Olympic Games. The findings of this research will contribute to the event studies and the leveraging studies.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».