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Enregistrement W2317789752 · doi:10.1080/09523367.2016.1155559

Marketing Avery Brundage’s Apoplexy: The 1976 Montreal Olympics Self-Financing Model

2016· article· en· W2317789752 sur OpenAlexafffundabout
Estée Fresco

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of the History of Sport · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésLotteryContext (archaeology)Ambush marketingPoliticsPrideScholarshipPolitical scienceMarketingFinancePublic relationsSociologyEconomicsAdvertisingBusinessEconomic growthHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the programmes that helped finance the 1976 Montreal Summer Olympic Games. Two of these programmes – the sponsorship, licensing and supplier programme, and coin and stamp programmes – raised far less money than expected. I identify two interrelated factors to explain why sales of Olympic commodities were low. First, the Organizing Committee for the Montreal Olympic Games’ (COJO) self-financing model offered Canadians the opportunity to support the Olympics by purchasing commodities. However, consumers were not yet familiar with cause-related marketing campaigns. Second, COJO could not draw a link between the Games and national pride because French and English Canada were divided over linguistic and cultural differences. Moreover, I argue that the eventual success of the Olympic lottery had less to do with the Olympics and more to do with the fact that it was the first legal national lottery in Canada. By placing the Montreal Olympics within a political, economic and sociocultural context, I highlight the reasons why COJO’s attempt at self-financing failed, thus adding to scholarship on the history of Olympic-related commercial practices and public–private financing models.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil0,643

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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