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Enregistrement W2056584707 · doi:10.1080/10413200.2010.545101

The Utility of the State Space Grid Method for Studying Peer Interactions in Youth Sport

2011· article· en· W2056584707 sur OpenAlexaff
Jennifer Murphy-Mills, Mark W. Bruner, Karl Erickson, Jean Côté

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Sport Psychology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Development and Social Support
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioemotional selectivity theoryPsychologyContext (archaeology)ReciprocalGridSpace (punctuation)Developmental SciencePeer-to-peerPeer reviewComputer scienceWorld Wide WebDevelopmental psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although previous studies indicate that peer interactions represent an important component of the youth sport experience, studies examining peer interactions in the sport context are limited. Furthermore, the methodological tools commonly used to investigate peer interactions have restricted researchers’ understandings of the complex, reciprocal nature of these experiences. This paper outlines the potential contribution of a novel dynamic systems-based methodology, the state space grid method (SSG; Lewis, Lamey, & Douglas, 1999 Lewis, M. D., Lamey, A. V. and Douglas, L. 1999. A new dynamic system method for the analysis of early socioemotional development. Developmental Science, 2: 457–475. [Crossref], [Web of Science ®] , [Google Scholar]), to the study of peer interactions in sport. Concrete recommendations to guide the practical application of the SSG method to future peer research in youth sport are presented.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,111
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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