Bibliographic record
Abstract
Partout dans le monde, les organisateurs de grands événements et les communicateurs doivent aujourd’hui relever des défis qui s’apparentent à la mise sur pied d’une exposition internationale : développer un projet d’envergure, éducatif, divertissant et unique ; rallier la population locale au projet et l’y associer de diverses manières, y compris par le bénévolat ; attirer le maximum de visiteurs, de la régionhôte et de l’étranger. Comme les pratiques et les modèles de communication globale utilisés lors de l’organisation d’une exposition internationale peuvent s’appliquer à la majorité des événements, l’auteur présente, dans cet ouvrage unique, un modèle de performance et de communication globale intégrant les activités de relations publiques et de communication marketing. Il montre comment qualité et communication vont de pair et sont inextricablement associées au succès des expositions, et propose un survol des stratégies et techniques de communication utilisées dans les principales expositions universelles depuis la fin de la Deuxième Guerre mondiale : Bruxelles, 1958 ; Seattle, 1962 ; Montréal, 1967 ; San Antonio, 1968 ; Osaka, 1970 ; Tsukuba, 1985 ; Vancouver, 1986 ; Brisbane, 1988 ; Séville, 1992 ; Taejon, 1993 ; Lisbonne, 1998 ; Hanovre, 2000 ; Aichi, 2005 ; Zaragoza, 2008 ; Shanghai, 2010. Tous les communicateurs, spécialistes de la communication marketing et ceux qui s’intéressent à l’organisation d’événements seront intéressés par l’analyse de ce qui constitue, aujourd’hui, la plus grande plateforme de communication publique internationale.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".