The Evaluation of the Degree of Applying Risk Management Behaviors among Sports Councils in East of Iran
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to determine the degree of applying risk management behaviors among managers and directors of sports councils in Khorasan province which is located in the east of Iran. The method was descriptive-analytic, and conducted on all the managers and directors of sports councils. The samples was included 126 managers and directors of sports councils in Khorasan who had been working in the East area (Khorasan). The questionnaire (risk management, Aeron. 2004) was used and Cronbach Alpha was .87 which was satisfactory. Descriptive and inferential statistics (Kruskal Wallis H, Kendall & Pearson), have been used in data analysis. The findings of the research showed that there isn’t any meaningful relationship between levels of education, the employment status, coaching status and risk management behaviors, while there was meaningful relationship between field of education)p? 0.006), coaching experience(p?0.033, r=0.185), managing experience(p?0.001, r= 0.260) and risk management behaviors. As a whole we can say that the level of performance of risk management behaviors among the sports councils in Kuhorsan province has a desirable condition. It was also found that staff directors performed risk management behaviors better than line directors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».