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Enregistrement W831355589

International Tourism and the Olympics: The Legacy Effect

2014· article· en· W831355589 sur OpenAlexaboutno aff
Steven E. Moss, Kathleen H. Gruben, Janet Moss

Notice bibliographique

RevueJournal of international business research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmbush marketingTourismAdvertisingAtlantaPolitical scienceGeographyBusinessMetropolitan areaLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION This study examines international tourism as a legacy of hosting the Olympics. In this research, international tourism is measured by the number of international air passengers enplaning and deplaning each month at the international airport(s) serving the Olympic host city. Hypothetically, increases in tourism to the host city is composed of four major components: (1) increased tourism at the time of the Olympics as a direct result of tourists coming to watch the Olympics, (2) Olympic visitors returning for an additional visit, (3) Olympic tourists encouraging friends back home to visit the host city, and (4) visitors who are generated by the media coverage of the Olympics and the Olympic host city. The most important of these is the extensive media coverage (Preuss, 2004). The US is exposed to more media coverage of the Olympics than any other country (Short, 2004). The US comprised 20.9 percent of the viewers watching the opening ceremonies of the 2006 Olympics (ETOA, 2006). AC Neilson estimated that 40.7 million people watched the opening ceremonies for the London 2012 Olympics, an all-time high number of viewers. The 1996 Atlanta Olympics held the record previously (Collins, 2012). An overall audience of 219.4 million viewers for the games made the London Olympics the most watched event in American history (IOC, 2013). Although the US is the largest source of international visitors for many of the host cities at any time, a recent study shows that exposure in the US to the games does not produce sustained increases in international tourism from the US to the Olympic host city (Gruben, 2012). The cost of hosting the Olympics has dramatically escalated since the 1984 games in Los Angeles (Malfas, 2004), yet cities wanting to host the event form long lines years in advance to put their names in the pool of those to be considered as a host city. Although short term profit may be a motivating factor, Los Angeles was the first city in modern times to generate a profit from hosting the games (Holloway, 2006; Yongjian, 2008). Few Olympic host cities have shown a profit since the 1984 Los Angeles games. London, host site of the 2012 Olympics, spent 2.38 billion[pounds sterling] over an eight-year period to hold the games, yet generated revenue of only 2.41 billion[pounds sterling] over the same period (Owen, 2013). Regardless of the profitability, hosting the games is considered a prestigious honor for the host city. This paper examines the changes in international tourism at Olympic venues during the games as well as the time just prior to and after the event. Increasing international tourism is the largest economic justification for hosting the Olympics. Measuring the change in international tourism has also been one of the more difficult research issues related to the Olympics. The time series methodology used in this research will improve upon the estimation process by controlling for existing trends in international tourism to the host city. The methodology and data used will also improve on prior studies by controlling for the displacement effect. Another improvement on prior studies is the use of international tourism (measured by international air passengers) from all originations versus domestic visitors or visitors from one country to the Olympic site. This paper is organized as follows. First, a review of the literature pertaining to Olympic tourism will be presented. A description of the data will come next. A discussion of the methodology will follow. Fourth, the results for six Olympic host cities (Atlanta, London, Salt Lake City, Sydney, Turin, and Vancouver) will be presented. These six cities were selected based on data availability for the primary international airports serving the region. Finally, concluding remarks and implications of the study are discussed. LITERATURE REVIEW The Olympic bidding process is expensive and time consuming. …

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,371 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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