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Enregistrement W2155631520 · doi:10.1123/ijsc.2.4.432

To Build or Not to Build: Examining the Public Discourse Regarding St. Petersburg’s Stadium Plan

2009· article· en· W2155631520 sur OpenAlexaff
Michael Mondello, Richard W. Schwester, Brad R. Humphreys

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sport Communication · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia Studies and Communication
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStadiumLeagueOpposition (politics)Context (archaeology)SociologyPlan (archaeology)Empirical researchInteractive kioskArgument (complex analysis)Public relationsPublic administrationPolitical scienceLawHistoryComputer scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Major League Baseball’s Tampa Bay Rays have proposed constructing a facility on the St. Petersburg waterfront. The projected cost of this stadium is $450 million, which will be financed partially by the Rays’ ownership. The remaining cost will be financed through tax revenues generated from the private redevelopment of Tropicana Field—the Rays’ current facility. Using content analysis, this article examines the public discourse regarding the proposed stadium. A pillar of controversy surrounding the stadium plan centers on opportunity-cost issues. Furthermore, in the context of the public-good argument, there is empirical evidence among bloggers that the stadium would stimulate awareness, improve the city’s image, or simply give the city a platform to showcase its amenities. This study aimed to provide a better understanding of the prevailing themes characterizing support for or opposition to this stadium plan and generate testable research hypotheses.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,811
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,000
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeSans objet
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

Citations10
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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