Exploring Experiences in Event Management Under Uncertainty: The Four “Knowns” Framework
Notice bibliographique
Résumé
This study explores event managers’ experiences under pandemic-driven uncertainty, focusing on the Kyoto Marathon and the Osaka Marathon during the COVID-19 pandemic. Grounded in critical realism, we thematically analyzed data from archival materials (9,453 archival pages) and 14 interviews with secretariat members, and identified five key experiences: (1) Difficulty in ensuring safety , (2) A trade-off between empty expenses and accurate judgement , (3) Sponsor considerations , (4) Concern about reputational damage , and (5) Conflict between institutional logics and stakeholders’ organizational logics . We then compared these findings with existing knowledge, using the four “knowns” framework on uncertainty, which consists of: Known–Knowns, Known–Unknowns, Unknown–Knowns, and Unknown–Unknowns. Findings highlight the dynamic nature of pandemic-driven uncertainty and the overlooked state of Unknown–Knowns. These theoretical and conceptual insights offer implications for both researchers and practitioners in event management to better prepare for future uncertainty.
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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 | 0,015 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,025 |
| Communication savante | 0,012 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».