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Enregistrement W2123078248 · doi:10.1136/bjsm.2010.075143

FIFA's<i>Football for Health</i>: applying Kotter's eight-step programme for transformational change to a mass participation activity

2010· article· en· W2123078248 sur OpenAlexaff
Nancy Langton, Karim M. Khan, Sarah J Lusina

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensVancouver Coastal HealthUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFootballTransformational leadershipPsychologyPolitical sciencePublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There was a time when ‘football medicine’ illustrated the grammar term ‘oxymoron’. Like the words ‘military intelligence’, football and medicine did not fit well together—the two provided anchors for a very wide spectrum. Why has that changed so that a scientific journal's cover shows a young boy whose eyes reflect hope, and a healthy future, largely because he is part of a football community? To address this question, and to challenge all sports federations to review their own efforts, we looked to Harvard leadership professor, John P Kotter.1 His eight principles for strategic change resonate in diverse settings, including publicly traded companies and non-profit businesses. We discuss their relevance to Federation Internationale de Football Association (FIFA) and its Football for Health programme to highlight a model that other global sporting organisations and national federations could adopt. Please also see the BJSM blog where you can link to a related podcast (http://blogs.bmj.com/bjsm/). Kotter argues that urgency is critical. This is not easy—the dearth of ‘sport for health’ programmes across national sporting federations and international organisations underscores his point. Success requires ‘change champions’, and to this extent FIFA President Sepp Blatter deserves tremendous credit. Blatter's leadership has been remarkable for moving health from irrelevance to pre-eminence 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 first 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. Kotter tells us …

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,819

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeAutre devis
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

Citations4
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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