Examining Monetary Valuation Methods to Analyze Residents' Social Value From Hosting a Publicly-Funded Major Sport Event
Notice bibliographique
Résumé
Measuring residents' social value from hosting major sport events has become a popular practitioner and researcher focus. However, researchers have used a plethora of monetary valuation methods to measure social value on an equally diverse set of events. Rather than being applied to major sport events, the use of these methods in sport research has been limited to smaller events, programs, or facilities. Consequently, investigating monetary valuation methods for major sport events is necessary to inform practitioners and researchers of these types of events as to which tool(s) to use. Thus, the purpose of this study was to investigate various monetary valuation methods to determine which method(s) is(are) best to examine residents' social value in a post-event context and test the selected method(s) for the 2010 Olympic Winter Games in Vancouver, Canada. After reviewing monetary valuation methods found in the sport management literature, two methods were deemed suitable avenues to pursue: the reverse contingent valuation method and the opportunity cost approach. This study employed an exploratory sequential mixed methods design to derive a conceptual and empirical analysis. Interviews were conducted with 14 Vancouver residents and supplemented with document analysis; as well, 525 Vancouver residents completed a self-administered online survey. Findings highlighted the importance of using both the reverse contingent valuation method and opportunity cost approach given their complementary nature. The reverse contingent valuation method allowed residents to select how much they valued their experience. This individual or micro-economic perspective is a necessary prerequisite for residents to adequately determine their value of hosting in relation to other options (e.g., building hospitals, having professional sport teams) when applying the opportunity cost approach, which asks residents to reflect at societal or macro-economic level. This synergistic approach demonstrates the importance of addressing both perspectives: the micro (i.e., individual exchange) and the macro (i.e., event exchange) aspect. In doing so, this approach offers researchers and practitioners avenues forward to examine the social value of publicly-funded major sport events exclusively through a direct, an indirect, and a synergistic method to advance the examination of major sport events' social value.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».