If Memes Could Dance: A Case Study of Rachael Gunn and the 2024 Olympics Breakdancing Scandal
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,045 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».