Team Building in Sport: Linking Theory and Research to Practical Application
Notice bibliographique
Résumé
This article provides a general overview and presents various effective methods for developing and implementing team building programs based on different desired outcomes in sport. Specifically, a background on team building is provided, followed by the presentation of different outcomes and benefits found in previous successful team building programs. A team building conceptual model (Carron & Spink, 1993 Carron, A. V. and Spink, K. S. 1993. Team building in an exercise setting. The Sport Psychologist, 7: 8–18. [Crossref], [Web of Science ®] , [Google Scholar]) and a four-stage approach (Carron & Spink, 1993 Carron, A. V. and Spink, K. S. 1993. Team building in an exercise setting. The Sport Psychologist, 7: 8–18. [Crossref], [Web of Science ®] , [Google Scholar]) are described. In addition, implementation and effectiveness of various interventions are discussed based on the recommendations from a number of researchers (e.g., Eys, Patterson, Loughead, & Carron, 2006 Eys, M. A., Patterson, M. M., Loughead, T. M. and Carron, A. V. 2006. “Team building in sport”. In Handbook of research in applied sport psychology: International perspectives, Edited by: Duda, J., Hackfort, D. and Lidor, R. 219–231. Morgantown, WV: Fitness Information Technology. [Google Scholar]). Finally, implications for practice are discussed.
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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 | 0,013 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».