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Enregistrement W3136340384 · doi:10.1080/09523367.2020.1866474

The Winter Olympics: A Century of Games on Ice and Snow

2020· article· en· W3136340384 sur OpenAlexaff
Heather L. Dichter, Sarah Teetzel

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of the History of Sport · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobeAmbush marketingHistoryEvent (particle physics)GeographyAthletesPolitical scienceMedia studiesSociologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Olympic Winter Games, although younger than their summer counterpart, nonetheless have a long and storied history. From the first iteration in Chamonix, France, in 1924, through the first off-set games in Lillehammer, Norway, in 1994, to the most recent edition in PyeongChang, South Korea, the Olympic Winter Games are truly a mega-event. This introduction to a winter Olympics anthology considers the nearly one-hundred years of the Olympic Winter Games, including its growth in athletes and events, and the broader impact of that expansion. The sports on the winter Olympic program are at least not easy and in many places largely impossible to practice in at least half of the world’s countries. These challenges make the Olympic Winter Games a compelling event to study because its sports are not universally practiced by people in every country across the globe. How the Olympic Winter Games have grown in scale and size from an event for northern and central Europeans, Americans, and Canadians to include participants from countries that lack snow and ice is itself a testament to the global power of the Olympic brand. The essays in the winter games collection take a broad view of topics related to the Olympic Winter Games, including new approaches to understanding the history and historical significance of athlete eligibility and inclusion, youth culture, demonstration sports, and legacy.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,499
Score d'incertitude au seuil0,166

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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