MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7051483958

OL og sportsvasking: Maktmisbruk, propaganda og fasade?

2022· dissertation· no· W7051483958 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueDuo Research Archive (University of Oslo) · 2022
Typedissertation
Languageno
FieldEngineering
TopicPlasma Diagnostics and Applications
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsQualitative analysisInternet of ThingsResearch method
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Sport har lenge handla om mykje meir enn berre sportslege prestasjonar, bæring av flagg, nasjonalsongar og medaljar. Den sportslege arenaen legg opp til å skape ei meir samansveisa verd der aktivitet og sunn helse står i fokus. På denne måten er sporten ein viktig bidragsyter til dei verdiane vi som menneske vel å følgje fordi den samlar menneske frå heile verda under ei felles interesse. Kva vi ser på som eit idealsamfunn og eit idealmenneske kjem difor godt til uttrykk gjennom sporten. Dette har ført til at fleire nasjonar og aktørar har sett nye måtar å nytte den sportslege arenaen på, måtar som kan bidrege til større pengestrøm, større makt og innflytelse. Då er størrelsen på sportsarenaen nemneverdig, nett fordi sporten verkar som knytepunkt mellom sporten og resten av verda. Her kjem dei olympiske leikane inn. Sidan OL tok til å eksistere har både størrelsen på arrangementet og interessa for det vekse. Fleire statsmakter har innsett kor viktig OL er i danninga av nye internasjonale forbindelsar, samt kor viktig det er i ivaretakinga av gamle, trufaste vennskap. Men i kjølvatnet av dei sportslege prestasjonane har det vokse ei større interesse for å gjere OL om til noko meir enn berre sport, og spesielt blant vertsnasjonane har det utvikla seg ein trend med å nytte seg av vertsrolla si til å stille seg sjølve i eit betre ljos globalt sett. Vertsland skuldige i grove brot på menneskerettane har i større og større grad nytta seg av vertsrolla til å dekkje over for desse brota og samtidig teikne eit falsk glansbilete på seg sjølve. Dette kallast sportsvasking, og er ein stor trussel for den vidare eksistensen til OL.\n\nDenne oppgåva har som formål å undersøke korleis ulike OL har vore brukt av vertsland til å drive sportsvasking. Dei valde OL er Berlin i 1936, Moskva i 1980, Vancouver i 2010 og i Beijing i 2022. Gjennom lesing og tolking av ei rekkje fagfellevurderte artiklar vil det vere ein drøftingsdel som viser at vertsland av dei olympiske leikane i aller høgste grad nyttar seg av rolla si til å drive sportsvasking. Vidare vil det vere ei drøfting rundt korleis OL blir nytta som ein arena der menneskerettar kjem på dagsordenen og at IOC, den internasjonale olympiske komité, har mykje makt til å gjere noko med den negative utviklinga av menneskerettsbrot i OL. Avslutningsvis vil det vere argumenter for at boikotting av OL fungerer som eit motstykke til sportsvasking, men at det òg er vanskeleg å skilje dei to frå kvarandre då boikotting i høg grad går ut på å utøve ytterlegare makt frå dei boikottande aktørane si side for å få fram eigne interesser.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.030
Threshold uncertainty score0.099

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0060.010
Scholarly communication0.0110.005
Open science0.0010.004
Research integrity0.0030.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0300.005

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.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.271
Teacher spread0.244 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueDuo Research Archive (University of Oslo)Same topicPlasma Diagnostics and ApplicationsFrench-language works237,207