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Enregistrement W2159610401 · doi:10.1123/jsm.23.2.210

Marching in the Glory: Experiences and Meanings When Working for a Sport Mega-Event

2009· article· en· W2159610401 sur OpenAlexaff
Xiaoyan Xing, Laurence Chalip

Notice bibliographique

RevueJournal of Sport Management · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeijingContext (archaeology)Event (particle physics)SociologyPrivilege (computing)BureaucracyGloryPublic relationsChinaPoliticsPolitical scienceHistoryLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sport mega-event organizing committees have three uniquely challenging characteristics: They grow rapidly; they are temporary; they are accountable for event symbolisms. Effects of these characteristics are examined via participant observation and in-depth interviews with twelve lower-level employees of the Beijing Organizing Committee for the Olympic Games (BOCOG) two years before the Beijing Olympics. Four themes about their working lives were identified: The daily work is mundane; BOCOG is bureaucratic; privilege has its privileges; my immediate working environment nurtures me. The mega-event context was also important; workers described it using: The Olympics are great and grand; the Olympics are valuable for China; the Olympics illustrate the challenges that China faces in the 21st century; BOCOG is uniquely high profile; BOCOG helps us to understand Chinese society. Employees used four themes to describe the coping strategies they applied to manage the challenges of working for the organizing committee: I have to confront or adjust; my work at BOCOG allows me to develop myself; working at BOCOG represents a passionate life with idealism; I get to be part of history. Findings suggest that social support, the symbolic significance of the event, and learning through event work mitigate the stresses of working to host a mega-event. Future work should examine the workers’ lives longitudinally over the lifespan of an organizing committee to delineate the dynamics of meanings and experiences in mega-event work.

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)0,004
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil0,318

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations47
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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