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Enregistrement W2092290444 · doi:10.1080/16184740408737478

An integral approach to sport management internships

2004· article· en· W2092290444 sur OpenAlexaff
Elizabeth Jowdy, Mark A. McDonald, Kirsty Spence

Notice bibliographique

RevueEuropean Sport Management Quarterly · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternshipExperiential learningPsychologyCurriculumPerspective (graphical)Personal developmentPedagogyMathematics educationMedical educationComputer scienceMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the need for academia to develop students as knowledgeable professionals, experiential learning in the form of internships has become an important component of sport management curricula. Internships provide students opportunities to acquire an understanding of how theory is applied to practice as well as to experience personal growth and development. The purpose of this paper is to introduce how sport management programs can build upon current approaches to experiential learning by adopting the integral perspective of Ken Wilber (1995/2000a/2000b). It is suggested that an integral approach allows students to learn practical skills while correspondingly increasing the student's understanding and interpretation of the subjective elements (e.g. relationships, interactions, emotions) that lead to personal growth during the internship experience. A review of Wilber's Integral Approach is included followed by a review of concepts from relevant experiential learning theories and an example of an intern's experience to demonstrate the application of an integral approach to experiential learning and sport management internships The article concludes with a list of recommendations, representative of an integral approach, that can be used to enhance the internship experience for students.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations22
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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