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Enregistrement W7117534944 · doi:10.1123/ijsc.2025-0186

If Memes Could Dance: A Case Study of Rachael Gunn and the 2024 Olympics Breakdancing Scandal

2025· article· W7117534944 sur OpenAlexaff
Evan Frederick, Ann Pegoraro

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sport Communication · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Relations and Crisis Communication
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersuasionSituational ethicsReputationStatement (logic)Crisis communicationSocial media

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this case study was to examine how Rachael Gunn and the Australian Olympic Committee (AOC) employed situational crisis communication theory and image-repair strategies in their responses to the 2024 Olympics breakdancing scandal. Furthermore, we examined how social media commentary responded to these crisis communication efforts. Gunn’s statement was primarily rooted in the image-repair strategies of bolstering , attack accuser, and victimization , while the AOC’s statement was rooted in the situational crisis communication theory strategies of denial , attack accuser , and reminder . Four key themes were found via an inductive analysis: Olympics , support/attack , performance , and Australia. Both Gunn and the AOC appeared to abide by scholars’ recommendations for leveraging both image repair and situational crisis communication theory in their reputation management efforts. However, the limited powers of persuasion are evident in the debates and discussions that emerged via social media commentary. We see this in the conflicting diatribes of support and condemnation, ridicule and empathy, joy and shame, and trust and doubt in response to Gunn’s performance and subsequent statements.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,340 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
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