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Enregistrement W2171951282 · doi:10.1123/jsm.25.3.217

Experimental Design Methods in Sport Management Research: The Playoff Safety Bias

2011· article· en· W2171951282 sur OpenAlexaff
Norm O’Reilly

Notice bibliographique

RevueJournal of Sport Management · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSports Analytics and Performance
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChampionshipSet (abstract data type)HeuristicPerspective (graphical)PsychologyConstruct (python library)Team sportApplied psychologyOperations researchMarketingComputer scienceAthletesAdvertisingEngineeringArtificial intelligenceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Playoff Safety Bias occurs when playoff appearances matter more than championships in terms of an individual’s decision-making process when choosing to consume major professional sport from a set of options, referred to as the Sequential Goal Heuristic. This paper (i) demonstrates the potential value of experimental design research in sport management and (ii) provides a consumer-based perspective of playoff structure. Adopting a consumer psychology approach, a 2 (Team performance: good team/bad team) × 3 (Goal: make playoffs every year/ win at least one championship/ maximize number of championships) design was administered via a scenario presented to 152 undergraduate students. The scenario controlled and manipulated the good team/bad team construct by varying the team’s past six season standings. Results revealed that the subjects instructed to maximize the number of playoff appearances had similar estimations of the ideal number of playoff teams, whether fans of a good or bad team. Conversely, of the subjects instructed to either (i) maximize the number of championships won or (ii) maximize the probability of winning at least one championship, fans of good teams over-estimated the optimal number of playoff teams significantly more than fans of bad teams. Implications for future research, practitioner application, and support of similar methods in sport management research are provided.

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)0,109
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,229
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1090,229
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,344
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,025 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations17
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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