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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

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.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0060,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,006

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.

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 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'étudeSans objet
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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