A Theoretical Framework of Communal Resistance to Mega-Events
Notice bibliographique
Résumé
Activists resist events in diverse ways to address many social problems. We synthesize 20 years of academic literature and data on how and why activists have opposed the bidding, staging, and legacy fallout of the Summer and Winter Olympic Games, providing a comprehensive overview of Olympic resistance. Evidence is presented from a transnational resistance movement perspective and through case-by-case analysis of international events, including historical cases (Beijing 2008; Vancouver 2010; London 2012; Sochi 2014; Rio 2016; PyeongChang 2018; Tokyo 2020; Beijing 2022) and current cases (Paris 2024; LA 2028). Findings reveal a typology of resistance approaches. We explain their importance for each case, detailing key stakeholders, their roles in resistance, where it occurs, and when it emerges. Based on this analysis, we present a theoretical framework of communal resistance to large-scale events, generalizable to contested major sporting and cultural contexts. We conclude with managerial recommendations and a future research agenda, focused on exploring resistance beyond Olympic contexts, effectiveness of resistance tactics, and how transnational networks form, operate, and influence policy and planning in an increasingly digitized world.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,031 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».