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Enregistrement W2888895327 · doi:10.21511/ppm.16(3).2018.26

The business effects of mega-sporting events on host cities: an empirical view

2018· article· en· W2888895327 sur OpenAlexaff
Christian Tabi Amponsah, Gouher Ahmed, Manoj Kumar, Samuel Adams

Notice bibliographique

RevueProblems and Perspectives in Management · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensYorkville UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPromotion (chess)Sample (material)Event (particle physics)Host (biology)MarketingEmpirical researchBusinessEmpirical evidenceAdvertisingPolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study is an empirical view of the important issue of the business effects of the mega-sporting events (MSEs), like the Olympic Games, on which there are favorable and unfavorable views, the design of the study is to go through different views and find out the effects from knowing or knowledgeable persons of the event with the help of a sample of 155 respondents drawn randomly from across the continents in the form of opinions on the positive and negative effects of the MSEs through a questionnaire, containing questions on economic development, infrastructure development, environ¬ment, lifestyles, etc., and their favorable and unfavorable responses were elicited. The data collected have been analyzed in terms of the characteristics of respondents and their negative and positive responses on the Olympic and FIFA. The findings on the whole of study show that the hosting of the MSEs has positive effects on the economy and society of the host cities through the influx of tourists, infrastructure development, and image promotion of the country, among others, notwithstanding the certain drawbacks in terms of environmental disturbances, and some inconveniences to the locals.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,302 · 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'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

Citations54
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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