FIFA's<i>Football for Health</i>: applying Kotter's eight-step programme for transformational change to a mass participation activity
Notice bibliographique
Résumé
Warm upFIFA President Sepp Blatter deserves tremendous credit.Blatter's leadership has been remarkable for moving health from irrelevance to preeminence in a major sport. 2 Blatter and the Chair of the FIFA Medical Assessment and Research Centre (F-MARC), Professor Jiri Dvorak, supported by Dr Michel D'Hooghe, Chair of FIFA Medical Committee, convened national sporting organisation leaders together with a sports medicine lead from almost 200 countries to the fi rst Football for Health conference (Zurich, 2009).That is how FIFA/F-MARC conveyed a sense of urgency.The meeting was not a talk-fest, but carefully structured to obtain buy-in for the concept of having active 'medical commissions' in each country.One goal for FIFA. A POWERFUL GUIDING COALITION WITH EXPERTISE AND RELATIONSHIPSKotter tells us that 'nothing much worthwhile happens' without a critical mass willing to encourage others to engage in change. 1 It takes a coalition to create transformational change such as the concept of Football for Health (which is outlined below).FIFA's health efforts stem back to the FIFA Board acting cohesively (ie, as a team) to support F-MARC, 2 which brings together international groups of experts in football medicine to support both professional and recreational football players.F-MARC is critical to the Football for Health programme because it is the core of the guiding coalition that supports the health of players.This has many advantages over a 'medical director' acting alone.Furthermore, F-MARC is represented on the executive committee of FIFA by Dr Michel D'Hooghe, who skilfully explains and promotes medical matters at this critical political platform.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,006 |
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 ».