Propositions and Recommendations for Enhancing the Legacies of Major Sporting Events for Disadvantaged Communities and Individuals
Notice bibliographique
Résumé
This consensus statement is the outcome of comprehensive collaboration through an international working group on the disparities in the legacies of major sporting events, specifically for communities and individuals from disadvantaged backgrounds (CIDBs). The workshop brought together scholars to discuss current challenges and develop four propositions and recommendations for event leveraging, policy stakeholders, and researchers. The propositions included (1) the nature of “disadvantage” needs to be recognized and the specific targeted CIDBs in each event context must be carefully identified or clearly defined; (2) CIDBs should be considered as an integral part of the whole event hosting cycle to ensure legacy inclusivity; (3) dedicated event leverage, sufficient financial backing, and resource commitments for CIDBs are needed; and (4) it is critical to establish a system of legacy governance for CIDBs. The recommendations aim to inform change in practice and ensure lasting positive legacies for the communities that need them most.
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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 | 0,058 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,016 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».