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Enregistrement W4402807436 · doi:10.1080/16184742.2024.2400144

Examining the development of human rights strategies for large-scale sport events: the case of the United Bid for the FIFA Men’s World Cup 2026

2024· article· en· W4402807436 sur OpenAlexaboutno aff
Christine Maleske, Stacy-Lynn Sant

Notice bibliographique

RevueEuropean Sport Management Quarterly · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScale (ratio)AdvertisingPolitical sciencePsychologyBusinessGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research question Criticism of human rights issues associated with large-scale sport events has led event rights holders to incorporate human rights into bidding and hosting requirements. Bids for FIFA World Cups (men’s and women’s) now require the inclusion of a human rights strategy. Given that these requirements are relatively new, there is limited understanding of how these strategies are developed. This study drew on strategy formulation and contingency theory to examine human rights strategy development of the United Bid – a joint bid between Canada, Mexico, and the United States for the 2026 FIFA Men’s World Cup.Research methods A qualitative instrumental case study was employed using archival data and 12 semi-structured interviews with United Bid members and key stakeholders. Data were analyzed using qualitative content analysis, resulting in three themes.Results and findings Findings highlight the critical roles of stakeholder engagement and individuals with event experience in developing human rights strategies. The novelty of FIFA’s human rights requirements and late delivery of the bid guidelines presented significant challenges for the bid committee.Implications This research advances contingency theory by suggesting the approach to the development of human rights strategies is dependent on prospective hosts’ overall bid strategy. In this case, the bid focused on human rights at the country level and deferred assessment of human rights at the host city level until after the bid was won. This insight can guide prospective host nations in accounting for and integrating human rights into their bids.

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)0,005
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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