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Enregistrement W4238730359 · doi:10.23912/978-1-911396-91-8-4203

Introduction

2019· book-chapter· en· W4238730359 sur OpenAlexaff
Vladimir Antchak, Vassilios Ziakas, Donald Getz

Notice bibliographique

RevueGoodfellow Publishers eBooks · 2019
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPortfolioDestinationsWelshTourismCabinet (room)AppealGovernment (linguistics)Event (particle physics)GeographyBusinessMarketingPolitical scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing use of planned events by cities, regions and countries worldwide to achieve their policy goals and obtain economic, tourism, place-marketing, or broader community benefits has led to the creation of city-wide programmes staging a series of recurring events all year round. The strategic intent of host communities and destinations to manage a calendar of events engenders the development of event portfolios. For example, the cities of Edinburgh (City of Edinburgh Council, 2007), Gold Coast (City of Cold Coast, 2011) and Auckland (ATEED, 2018) have developed, their own strategic portfolios by assembling and coordinating a balanced number of periodic events of different type and scale. Portfolio strategies have also been employed on national level, for example, in Wales (Welsh Government, 2010), Scotland (Visit Scotland, 2015) and New Zealand (Cabinet Office Wellington, 2004). The endeavour of places to develop event portfolios lies upon the alignment of their event strategies with their policy agendas. In so doing, the underlying rationale is to create a diversified portfolio of events that take place at different times of the year and that appeal to audiences across the span of consumer profiles which a host destination seeks to target (Chalip, 2004; Getz, 2013; Ziakas, 2014). From this standpoint, multiple purposes can be achieved by leveraging the event portfolio and fostering synergies among different events and their stakeholders in order to optimise the overall portfolio benefits and 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,529
Score d'incertitude au seuil0,755

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4710,281

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,230 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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