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Enregistrement W2979809073 · doi:10.1080/17430437.2019.1673371

The social impact of participative sporting events: a cluster analysis of marathon participants based on perceived benefits

2019· article· en· W2979809073 sur OpenAlexaboutno aff
Christopher Hautbois, Mathieu Djaballah, Michel Desbordes

Notice bibliographique

RevueSport in Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCluster (spacecraft)Applied psychologySocial psychologyPolitical sciencePublic relationsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since many years, hosting mega-events is known to have potential positive effects on local communities. In the recent years, there has been a growing interest for non-strictly economic impacts, among which well-being, quality of life, sense of belonging, civic pride (Crompton 2004 Crompton, J. L. 2004. “Beyond Economic Impact: An Alternative Rationale for the Public Subsidy of Major League Sports Facilities.” Journal of Sport Management 18 (1): 40–58. doi:10.1123/jsm.18.1.40.[Crossref], [Web of Science ®] , [Google Scholar], Balduck, Maes, and Buelens 2011 Balduck, A. L., M. Maes, and M. Buelens. 2011. “The Social Impact of the Tour de France: Comparisons of Residents’ Pre- and Post-Event Perceptions.” European Sport Management Quarterly 11 (2): 91–113. doi:10.1080/16184742.2011.559134.[Taylor & Francis Online], [Web of Science ®] , [Google Scholar], Kim and Walker 2012 Kim, W., and M. Walker. 2012. “Measuring the Social Impacts Associated with Super Bowl XLIII: Preliminary Development of Psychic Income Scale.” Sport Management Review 15 (1): 91–108. doi:10.1016/j.smr.2011.05.007.[Crossref], [Web of Science ®] , [Google Scholar]) as well as destination image (Alonso-Dos-Santos et al. 2014 Alonso-Dos-Santos, M., F. Calabuig, F. Montoro, I. Valantine, and A. Emeljanovas. 2014. “Destination Image of a City Hosting Sport Event: Effect on Sponsorship.” Transformations in Business and Economics 13 (2): 161–173. [Google Scholar], Armenakyan et al. 2012 Armenakyan, Anahit, Louise A. Heslop, John Nadeau, Norm O’, N. A. Reilly, and Irene R. R. Lu. 2012. “Does Hosting the Olympic Games Matter? Canada and Olympic Games Images before and after the 2010 Olympic Games.” International Journal of Sport Management and Marketing 12 (1/2): 111–140. doi:10.1504/IJSMM.2012.051265.[Crossref] , [Google Scholar], Berkowitz et al. 2007 Berkowitz, P., G. Gjermano, L. Gomez, and G. Schafer. 2007. “Brand China: Using the 2008 Olympic Games to Enhance China’s Image.” Place Branding and Public Diplomacy 3 (2): 164–178. doi:10.1057/palgrave.pb.6000059.[Crossref] , [Google Scholar]). Most of the studies have investigated these effects through spectator events. Researches regarding participative events are much less developed. Hence, this article seeks to delve into this area, more particularly by wondering what impacts participative events can have on the participants themselves. Based on a literature review that identifies three main areas of impacts (i.e. city image, sport participation, and psychosocial benefits), a questionnaire was built and submitted to the participants of the Unicef Geneve Marathon (N = 1305). A statistical segmentation (cluster analysis) procedure was performed, which allowed for the identification of three distinct groups of participants based on a combination of eight factors. Each of these groups are described, thereby confirming the existence of a variety of effects related to participative sporting events that are then discussed both from theoretical and managerial perspectives.

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,349 · 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'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

Citations60
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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