SWEEPING THE SOFT POWER PODIUM: A QUANTITATIVE AND QUALITATIVE ANALYSIS OF OLYMPIC SOFT POWER'S IMPACT ON THE HOST NATION’S INTERNATIONAL IMAGE
Notice bibliographique
Résumé
In February 2022, China will host the Winter Olympics in Beijing. During historical periods of international tension, nations use these types of mega-events as an extension of geopolitical competition to exercise soft power strategies and advance national interests. This thesis analyzes four Olympic case studies (2008 Beijing, 2010 Vancouver, 2012 London, and 2014 Sochi), using public international favorability polling to explore how Olympic hosts influence global perceptions and determine the measurable effects. Quantitative analysis of these factors reveals a strong correlation between increased international favorability ratings and hosting the Olympics, particularly when compared to non-Olympic hosted years. Considering the 2022 Beijing Winter Olympics, the 2028 Los Angeles Summer Olympics, and future mega-event bids, this thesis provides associated recommendations to support the U.S. national and defense strategy shift toward strategic competition. These suggestions focus on sports diplomacy; promoting the culture and values of the allied host nation vice host city; publicly refuting an adversary host's false strategic narrative via media and government channels; and solutions to increase allied Olympic bidding that mitigate historical adverse financial, social, and environmental effects. Lastly, the thesis provides a metric to track and analyze mega-event soft power effects to shape future strategy.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».