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Enregistrement W1965302960 · doi:10.4324/9780203858417-18

Organisation theory and sport management

2011· book-chapter· en· W1965302960 sur OpenAlexaff
Milena M. Parent, Danny O’Brien, Trevor Slack

Notice bibliographique

RevueBond University Research Portal (Bond University) · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePhysical Education and Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSport managementBusinessProcess managementPolitical sciencePublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OVERVIEW Why would you want to know about organisation theory? Well, look around you. We live in a world that is full of organisations of different sizes, types, and goals. Sport organisations, of course, are no exception. Most of you will likely work in some type of organisation(s) now or in the future, notwithstanding the fact that the university or college you now attend is also a type of organisation. But why should a sport manager be concerned with organisation theory?The analogy of a car is useful here. Many of us know how to drive a car, but relatively few of us know what to do when it breaks down! So what do we do? We lift the hood and look at the motor. Again, relatively few of us know what we're looking at. We might take a stab at a quick fix, but are never really sure if we've sorted out the problem. Sometimes we might even ignore the problem, hoping it will go away. More often than not, this leads to a worsening of the situation. Eventually, the car breaks down altogether and is rendered useless and in need of costly servicing or, worse, total destruction. Now think of a sport organisation. What is the manager's role when something goes wrong? Of course, s/he is expected to know how to solve organisational problems as and when they arise. But how many sport managers know exactly what to do when they 'lift the hood' on their organisation? A basic grounding in organisation theory arms the sport manager with this knowledge, and helps us to recognise the symptoms of potential organisational problems before they actually arise, thereby keeping our sport organisations on the road' and running efficiently.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,004

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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