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Enregistrement W2554620543 · doi:10.1057/978-1-137-46492-7_11

“The Olympics Do Not Understand Canada”: Canada and the Rise of Olympic Protests

2016· book-chapter· en· W2554620543 sur OpenAlexaffabout
Christine O’Bonsawin

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan UK eBooks · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermanAmbush marketingPolitical scienceGovernment (linguistics)FeelingAnti-AmericanismGerman governmentHistoryMedia studiesEconomic historyLawSociologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The selection of Montreal as host of the 1976 Olympic Summer Games appeared to be a straightforward decision for the International Olympic Committee (IOC). After all, Montreal had previously hosted a highly successful 1967 International and Universal Exposition—Expo ’67—and Canada had showed a remarkable aptitude for staging international and domestic multi-sport events. Moreover, the city of Montreal has long been heralded as “the cradle of Canadian sport.” 1 Nonetheless, in the lead-up to the 1976 Olympic Games, amidst gloomy headlines about soaring deficits, extreme security measures, construction delays, and deaths, and in the midst of a national unity crisis, many Canadians seemingly lost interest, or quite simply opposed the arrival of the Olympic Games on national soil. An East German editor went so far as to question “[w]hy did Canada want the Games? Why did your federal government agree to them if it didn’t want to help pay?” 2 In responding to the East German’s query, Canadian sportswriter Doug Gilbert suggested that “[t]he Olympics do not understand Canada and Canada does not understand the Olympics. As a result, 22 million of us have been going around for five years with the vague feeling something is wrong with the 1976 Games.” 3 Something was certainly wrong with Montreal, and perhaps something was seriously wrong with Olympic hosting in Canada, more generally. 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.

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)0,005
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0340,014
Communication savante0,0140,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0060,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,214 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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