Notice bibliographique
Résumé
This book explores the local environmental impact of sports stadiums, and how that impact can disproportionately affect communities of color. Offering a series of review articles and global case studies, it illustrates what happens when sport organizations and other public and private stakeholders fail to factor environmental justice into their planning and operations processes. \n \nIt opens with an historical account of environmental justice research and of research into sport and the natural environment. It then offers a series of case studies from around the world, including the United States, Canada, Kenya, South Africa, and Taiwan. These case studies are organized around key elements of environmental justice such as water and air pollution, displacement and gentrification, soil contamination, and transportation accessibility. They illustrate how major sports stadiums have contributed positively or negatively (or both) to the environmental health of the compact neighborhoods that surround them, to citizens’ quality of life, and in particular to communities that have historically been subjected to unjust and inequitable environmental policy. Placing the issue of environmental justice front and center leads to a more complete understanding of the relationship between stadiums, the natural environment, and urban communities. \n \nPresenting new research with important implications for practice, this book is vital reading for anybody working in sport management, venue management, mega-event planning, environmental studies, sociology, geography, and urban and regional planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,993 | 0,908 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».