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Enregistrement W2202482430 · doi:10.17161/jas.v0i0.4971

The Modernization of Policy-Making Processes in National Sport Organizations: A Case Study of Athletics Canada

2015· article· en· W2202482430 sur OpenAlexaffabout
Mathew Dowling, James Denison, Marvin Washington

Notice bibliographique

RevueJournal of Amateur Sport · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmateurScholarshipModernization theoryPolitical sciencePublic relationsPoliticsPrioritizationPeriod (music)Policy makingPublic administrationSociologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the consequences of modernization on the policy-making processes of a singular National Sport Organization: Athletics Canada. In drawing upon the works of Green and Houlihan (2005) as a baseline comparison we examine how the organizations’ policy-making processes have changed over a 10-year period (2002-2012). Specifically, our analysis focuses on the nature and extent of these intra-organizational policy-related changes and how they have influenced the organizations’ decision-making capabilities. The descriptive analysis is informed by empirical data collected from eight in-depth semi-structured interviews with senior Athletics Canada personnel and concentrates on three inter-related themes (i) the development and prioritization of OTP-funded policies and programs; and (ii) the development and prioritization of evidence-based policies and programs, which, in turn, has resulted in (iii) increased inter-organizational relationship strain between Athletics Canada and its key delivery partners. More broadly, our investigation contributes to recent amateur sport scholarship that has sought to better understand how these broader socio-political shifts have influenced the specific decision-making processes of sport organizations.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,856

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0300,013
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeQualitatif
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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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