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Enregistrement W6988137275

The World Cup, PSG, and Qatar : are sports diplomacy strategies efficient

2024· dissertation· fr· W6988137275 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2024
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiplomacyContext (archaeology)Government (linguistics)Soft power
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis qu’il a obtenu les droits d’organisation de la Coupe du monde de football en 2010, le Qatar s’efforce de devenir un acteur majeur dans le domaine du sport. Bien que les responsables qataris aient déclaré que ces investissements visaient à diversifier l’économie et à promouvoir un mode de vie sain dans l’émirat, ils peuvent également être considérés comme des moyens de montrer sa puissance et de changer l’opinion internationale sur le pays. Bien que les motivations qui sous-tendent les investissements de l’État dans le sport aient été étudiées, aucune recherche n’a cherché à savoir si ces stratégies avaient des effets réels mesurables. À l’aide d’une analyse quantitative du contenu et d’une analyse de régression, nous cherchons à savoir si la stratégie de diplomatie sportive du Qatar a eu un effet sur la couverture du pays dans le New York Times entre 1980 et 2023. Notre étude suggère qu’en organisant davantage d’événements sportifs majeurs et en accueillant la Coupe du monde 2022, le Qatar a pu augmenter le volume et le poids de sa couverture dans le New York Times. D’autres éléments de la stratégie, comme l’achat du club de football français Paris Saint-Germain, n’ont pas eu d’effet sur la couverture médiatique du Royaume. En ce qui concerne la tonalité des articles, seule la Coupe du monde 2022 a eu un effet et a produit une couverture plus positive. Plus le Qatar s’est fait connaître, plus il a suscité une couverture négative, notamment en ce qui concerne le traitement des travailleurs immigrés qui construisent les infrastructures pour les évènements sportifs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,002

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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