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Enregistrement W2612694072 · doi:10.1080/19406940.2017.1313298

A window into India’s development story – the 2010 Commonwealth Games

2017· article· en· W2612694072 sur OpenAlexaff
Mitu Sengupta

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sport Policy and Politics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesLeverhulme Trust
Mots-clésCommonwealthState (computer science)SlumNeoliberalism (international relations)Asian gamesPolitical scienceWork (physics)Economic growthSociologyPolitical economyDevelopment economicsLawEconomicsPopulationAdvertisingEngineeringBusinessDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sports mega-events tend to follow a top-down, increasingly neoliberal, developmental logic that reflects the aspirations and material interests of their host countries’ elites. The 2010 Commonwealth Games (CWG), held in Delhi, India, falls within this pattern. It also provides valuable insight into the country’s larger development trajectory. I locate the roots of the CWG’s troubling effects, such as slum demolitions and securitisation of the city, not within neoliberalism per se, but within a paradigm of ‘development’ that equates ‘progress’ primarily with catching up with the West. I emphasise the striking similarities between the CWG’s impact on Delhi, and that of the 1982 Asian Games, which India hosted while it was still following a state-interventionist development model. Much like the organizers of the CWG, the organisers of the Asian Games tried to convert Delhi into a ‘modern’ city cleansed of shanty towns and street vendors. Although this effort was ultimately unsuccessful, it produced many adverse consequences for the city’s marginal populations. When compared, the legacies of the CWG and Asian Games indicate that it is the larger paradigm of development at work in India that ought to be questioned, not only how it is actualised through state-interventionist or free-market (neoliberal) policy.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,862
Score d'incertitude au seuil0,780

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,344 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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