MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2555791249 · doi:10.1177/0042098016675085

Public support for hosting the Olympic Summer Games in Germany: The CVM approach

2016· article· en· W2555791249 sur OpenAlexaff
Pamela Wicker, John C. Whitehead, Daniel S. Mason, Bruce K. Johnson

Notice bibliographique

RevueUrban Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWillingness to payReferendumContingent valuationPaymentPayment cardValuation (finance)Value (mathematics)EconomicsDemographic economicsBusinessActuarial sciencePolitical scienceFinanceMicroeconomicsPoliticsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cities and their respective regions must weigh the merits of hosting major sport events, including the Olympic Games. This paper presents a contingent valuation method estimate of the monetary value of intangible benefits to Germans of hosting the Olympic Summer Games. In a nationwide online survey, 6977 respondents said whether they would support a referendum to host the Games. The survey employed a payment card format containing monthly tax amounts to elicit individual willingness-to-pay for the Games over a five-year period. In the weighted sample, 26% expressed an average willingness-to-pay of €51. Willingness-to-pay varied widely across regions. Around Cologne, the average willingness-to-pay was €100. Interval data hurdle models reveal that policy consequentiality and various intangible benefits increased willingness-to-pay. Aggregate willingness-to-pay over a five-year period amounted to €46 billion which exceeded the estimated costs of the 2024 Summer Games for Hamburg. The findings have implications for policy makers since they show what regions within Germany most support hosting the 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,614
Score d'incertitude au seuil0,542

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,220
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,147 · 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

Citations48
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUrban StudiesMême sujetSport and Mega-Event ImpactsTravaux en français237 207