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Record W7057195473

Importancia del patrocinio en relación con los Juegos Olímpicos

2016· dissertation· es· W7057195473 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueUCrea (University of Cantabria) · 2016
Typedissertation
Languagees
FieldEngineering
TopicLaser Design and Applications
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPassenger transportContext (archaeology)Work (physics)Derogation
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

RESUMEN: El objeto de estudio de este trabajo es el patrocinio deportivo en general y el patrocinio deportivo relacionado con los Juegos Olímpicos en particular. \nEl estudio sirve para entender el patrocinio deportivo, su importancia y evolución en las Olimpiadas y mostrar lo que supone la realización de la actividad de patrocinio deportivo para las empresas patrocinadoras, quedando latente los beneficios para ambas partes, patrocinado y patrocinador, cuando se realiza dicha actividad. \nDe este modo se puede observar la relación existente entre la mayoría de las empresas y el deporte, además de los valores que se asocian a la marca patrocinadora al existir esta relación. \nPor un lado se analiza la evolución del patrocinio en los Juegos y como ha ido aumentando su importancia hasta el punto de ser imprescindible para poder mantener y continuar con la realización del evento, para lo que es necesario hablar sobre los dos Juegos que supusieron el cambio, Montreal 1976 y Los Ángeles 1984. Para ello ha sido de vital importancia la creación del programa TOP, del que se habla ampliamente en el trabajo. \nPor otro lado también se muestra lo importante que ha sido para las empresas relacionarse con el mayor evento deportivo del mundo, mostrando los beneficios, las acciones de cada marca para aprovechar la relación e incluso los problemas y las polémicas que se generan en torno a algunas de las relaciones. Todo ello con ejemplos de las diferentes marcas patrocinadoras de los Juegos. \nLa importancia para las empresas de tener relación con este evento queda mostrada, además de con algunos de los ejemplos que se explican cómo es el caso de la marca Coca-Cola, con la gran cantidad de marcas que quieren formar parte de este evento, y lo rápido que una empresa ocupa el hueco que queda cuando otra rompe la relación. \nA lo largo de todo el trabajo se han utilizado datos que ya se pueden conseguir sobre los próximos Juegos a celebrar este año que son los Juegos Rio 2016, y para temas sobre los que todavía no se pueden conseguir datos, porque todavía no se han producido, se han usado los datos de los Juegos de Londres 2012, últimos Juegos celebrados.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
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: Empirical
Teacher disagreement score0.009
Threshold uncertainty score0.024

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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 head0.007
GPT teacher head0.201
Teacher spread0.195 · 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
Published2016
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