Leading Through Crisis: Competencies for Effective Sport Security Professionals
Notice bibliographique
Résumé
Professional sporting events represent an increasingly growing segment of the national economy and, as a pastime, include annual participation from hundreds of millions of spectators. Providing effective safety and security for these events is a daunting task. Many professional sport venues are iconic structures for mass gatherings that represent susceptible targets for crises such as rising episodes of fan violence, natural disasters, and acts of terrorism. As concerns are ongoing, professional sport organizations need security professionals who not only have the competencies to manage a crisis, but who also lead an organization post-crisis in order to affect organizational learning and improvement. A combination of crisis management and crisis leadership competencies has been developed through this research and form the dependent variables of the newly formed Crisis Readiness Score (CRS) research instrument. The study documents and establishes a baseline for the perceived levels of these crisis readiness competencies. Through hypothesis testing, the study also examines the relationships between education levels, experience levels, and participation in training on the crisis readiness competencies. The study targeted individuals responsible for security at six major professional sport venues throughout the United States and Canada. The questionnaire was sent to 151 security directors with 71 of the surveys completed. A statistical multiple regression was performed to analyze the hypotheses. Education level was not found to be a significant predictor of crisis readiness competency development. Both experience level and participation in training were found to be significant predictors of crisis readiness competency development. The study enhances previous collegiate sport security research by identifying the level of competencies held by the professional sport security workforce. The findings also establish a baseline to which subsequent measures of such competencies can be compared.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».