Nascar and tourism : Analyses based on a scoping review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
Many countries, provinces and cities around the world use major sporting events as a catalyst for tourism development. The National Association for Stock Car Auto Racing (NASCAR), through its championships and racing events, has for many years, chosen to integrate itself into capitalist and neoliberal tourism and economic models. As a motorsport industry with strong historical, economic and media roots in American culture and certain values, NASCAR generates a myriad of tourism impacts on the territories hosting these races. This study, therefore, aims, through a scoping review of the scientific literature, to take stock of the scientific knowledge produced on NASCAR and its tourism impacts. This approach allowed the analysis of 28 scientific articles in depth and to draw several analytical conclusions. First of all, an observation was noted regarding a very strong involvement of sponsors and the media in this industry, which undeniably contributes to the creation of forms of sporting imagery around the teams and drivers). These sporting imaginaries undoubtedly colour the partisan cultures and even the fan communities that are created and evolve around and within this sporting ecosystem. The study of the tourist spin-offs of NASCAR has been studied in the scientific literature but appears to be rather limited or circumscribed, and must, therefore, be widely developed empirically.
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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 | 0,015 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,060 | 0,052 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».