Notice bibliographique
Résumé
The study of the political and economic aspects of the Olympic Games has increased in the recent years (see Girginov 2010; Lenskyj and Wagg 2012; Giulianotti et al. 2015). These new and markedly critical Olympic studies have contributed significantly to our understanding of the Games (and mega sporting events generally) and their impact on society—particularly on the host city and nation. The study of anti-Olympic campaigns holds a key role in this wider academic research. One of the main reasons that academics/researchers study the anti-Olympic groups and movements around the world is indirectly to investigate the IOC and the Olympic Games themselves. The bulk of the ‘anti-Olympic’ research projects that have been carried out in this area (notably by the Canadian academics and activists Helen Lenskyj and Christopher Shaw—see Lenskyj 2000, 2002, 2008; Shaw 2008) have opened up the discussion about previously neglected aspects of the Games and have shed light on their impact on a huge swathe of the host society. Yet, these findings have rarely been appreciated, or even acknowledged, by the IOC and the local Olympic Games organising committees (LOCOGs). The growing opposition towards the Olympics and, lately, the diminished interest shown by cities in hosting the Games (both summer and winter) demonstrate that the same problems and controversies reappear, and expand to include wider areas of economic and social life. It is evident, after several decades of research into the Games, that the constitution of the IOC, the organisational framework of the Olympics and the strategic planning of the hosting cities/nations, routine promises and assessments notwithstanding, do not result in beneficial social, environmental or economic impacts. On the contrary, as we may conclude from previous research, they may contribute to the widening of economic inequality, facilitate corruption and, thus and bearing in mind the scandals engulfing world football’s governing body FIFA in 2015 (Jennings 2015), bring elite sport further into disrepute. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».