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Enregistrement W3036073017

Collaborations between National Olympic Committees and public authorities

2020· article· en· W3036073017 sur OpenAlexfundno aff
Henk-Erik Meier, Borja García-García

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Olympic CommitteeWorld Anti-Doping AgencyEuropean Commission
Mots-clésCorporate governanceContext (archaeology)AutonomyPublic relationsPolitical sciencePoliticsPublic administrationRelevance (law)Best practiceDiversity (politics)Public policyBusinessLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. Purpose\nThe primary purpose of the project was to empirically map collaborations between National Olympic Committees (NOCs) and public authorities in diverse regional and cultural context. \n\n2.Objectives\nRegarding practical implications, the project aimed to identify best practice examples for suc-cessful collaborations between NOCs and public authorities and to provide empirically sup-ported guidance on how to structure collaborative relationships between the NOCs and public authorities. In terms of academic relevance, the project intended to expand the knowledge about key institutions in global sport governanceby examining the autonomy, control and governance contributions of NOCs. The project aimed to make the contributions of NOCs to domestic sport policies evident as well as different ways how NOCs pursue the goals of the Olympic Move-ment. Moreover, the project inquired how and to what extent NOCs are in control of these collaborations. Hence, the academic objective of the project was to contribute to a more general theory on sport governance, which pays attention to political and culture diversity. \n\n3.Methodology\nThe projectemployed an analytical case study approach. More precisely, we conducted com-parative analytical case studies on collaborations between NOCs and public authorities by ap-plying a policy perspective. The fine-grained investigation of policy specific collaborations re-lied on the content analysis of policy documents, collaboration agreement, project records etc. as well as on a more than fifty expert interviews. Each case study included interviews from three NOC members of staff, governmental authorities, externals. The first part of the interview guide was dedicated to basic structural features of NOC-government collaborations. The second part of the guide addressed the management of specific collaborations. Data analysis followed the iterative procedure as out(Miles & Huberman, 1994). The coding of the material was done both inductively and deductively (Braun and Clarke2006:83; see also Braun, Clarke & Weate,2016).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,836
Score d'incertitude au seuil0,960

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0410,000

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 Opus0,263
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,096 · 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.

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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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