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Enregistrement W4283389482 · doi:10.26522/jess.v7i.3969

American Football and Facilities at the University of Colorado

2022· article· en· W4283389482 sur OpenAlexvenueno aff
Chad Seifried, Brent D. Oja, Alan R. Morse

Notice bibliographique

RevueJournal of Emerging Sport Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAnschutz Medical Campus, University of Colorado
Mots-clésFootballInstitutionEliteHigher educationPolitical scienceCompetitor analysisCollege footballPublic relationsPublic administrationSociologyMarketingBusinessLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study sought to understand more about which individuals or groups influenced the development of the University of Colorado’s (CU) football grounds (i.e., American football) and to determine how their evolving complexity (e.g., increasing size, services, technology, and capacities) shaped the image of an elite institution and the cultural ascension of the Rocky Mountain region in the Western United States. More specifically, the current research showcases how football and early playing grounds served as institutional social anchors and influenced or addressed enrollment growth, cultivated alumni relationships, produced or rallied financial support, and promoted the school. Next, the present study determines whether the various construction projects and renovations of CU football athletic grounds match the larger pattern practiced by other institutions of higher education, both regionally and nationally. Finally, the current research demonstrated that CU used football and its stadia, like other institutions of higher education, as a strategic social anchor for students, alumni, local (i.e., Boulder) community members, and businesses to interact or engage one another. As a social anchor, CU football, and its related facilities, helped the institution create and maintain a unique institutional identity among its competitors.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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