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Enregistrement W2161519392 · doi:10.1123/jtpe.22.3.280

Research on Teaching in Physical Education Doctoral Dissertations: A Detailed Investigation of Focus, Method, and Analysis

2003· article· en· W2161519392 sur OpenAlexaff
Stephen Silverman, Mara Manson

Notice bibliographique

RevueJournal of Teaching in Physical Education · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical educationPsychologyFocus groupResearch methodologyQualitative researchPopulationMedical educationMathematics educationEducational researchFocus (optics)PedagogySociologyMedicineSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a part of their doctoral education, students complete a dissertation. Examining these dissertations can provide one analysis of research in a field. The primary purpose of this study was to analyze all physical education dissertations with a teaching focus that were completed between 1985 and 1999. All possible dissertations were examined through the electronic version of Dissertation Abstracts International. For the teaching dissertations ( n = 201), each abstract was coded for (a) research type, (b) research focus, (c) student variable measured, (d) observation used, (e) interview used, (f) other methods used, (g) population, (h) general methodology, and (i) statistics reported/used. Most research on teaching dissertations addressed issues related to teacher effectiveness and focused on motor skill learning and attitude. There was an increase in qualitative methods from those reported in a previous study (Silverman, 1987). While there were methodological advances, many dissertations still used methods that were not informed by the research methods literature.

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)0,004
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,301
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,412 · 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'étudeObservationnel
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

Citations43
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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