Innovation drivers, barriers, and strategies of organizing committees for the Olympic games: an embedded single-case study approach
Notice bibliographique
Résumé
Research question Using organizational innovation as a framework, this empirical study explores the drivers of innovation within Organizing Committees for the Olympic Games (OCOGs), highlights barriers that may hamper their abilities to innovate, and discusses strategies to overcome these barriers and enhance innovation capabilities.Research method A qualitative embedded single-case study approach focusing on two OCOGs (i.e. 2024 Paris Organizing Committee for the Olympic Games and the 2028 Los Angeles Organizing Committee for the Olympic Games) as the embedded units of analysis was conducted through an analysis of archival materials and interviews with key informants (n = 16) regarding innovation.Results and findings Results suggest OCOGs experience various environmental, organizational, and individual drivers toward innovation but also encounter certain barriers (e.g. resistance to change, organizational characteristics, and knowledge limitations) that hinder the implementation of new practices. Suggestions are provided for ways OCOGs can enhance their innovation capabilities.Implications This study adds a new dimension to sport event management literature by applying innovation concepts (i.e. organizational innovation) to the unique context of OCOGs, where innovation has become increasingly important in meeting stakeholder expectations. In doing so, this study contributes to the literature on innovation-related strategies and offers insight on how mega-sport event organizers can enhance their innovative capabilities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».