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Enregistrement W2471646667 · doi:10.1080/07053436.2016.1198594

Host and non-host resident awareness and perceptions of legacies for the 2010 Vancouver Winter Olympic Games

2016· article· en· W2471646667 sur OpenAlexaffvenueabout
Kostas Karadakis, Kiki Kaplanidou, George Karlis

Notice bibliographique

RevueLoisir et Société / Society and Leisure · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHost (biology)PerceptionGeographyPsychologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the large investment among host cities, the question about legacy program creation and management becomes important. Creating and managing such programs that benefit residents should derive from the examination of prominent legacy aspects among residents of the host country (i.e., host/non-host city) over time (pre-, during, and post-event). This study aimed to understand and describe host and non-host residents’ perceptions regarding dominant legacy themes and residents’ awareness of specific legacies before, during, and after the 2010 Vancouver Winter Olympic Games. Results indicated that before and during the event host residents identified the material, tangible, and direct legacies. Non-host residents identified the non-material, intangible, and indirect legacies. Post-event, residents identified the non-material, intangible, and indirect legacies. In terms of residents’ awareness of specific legacies, host residents were most aware of the intangible and indirect legacies. Non-host residents were most aware of the potential debt and cost of hosting the Olympic Games.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,643

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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