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Enregistrement W2237968855 · doi:10.1080/1612197x.2015.1055290

The motivation behind unsanctioned violence in international rugby: A case study of a former elite player

2015· article· en· W2237968855 sur OpenAlexaff
John Kerr

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sport and Exercise Psychology · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAdventure Sports and Sensation Seeking
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyEliteSocial psychologyAngerSport psychologyPerceptionApplied psychologyPoison controlFocus groupSuicide preventionQualitative researchSociologyLawMedicineMedical emergencyPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At focus in this case study was the participant's perception of, and personal involvement in, rugby violence. The participant was a 50-year-old ex-international and former British and Irish Lions rugby union player. A qualitative approach informed by reversal theory and incorporating retrospective semi-structured interview procedures with inductive and deductive elements was used to explore a number of topics related to his rugby playing career, including rugby violence. Among other statements related to play and power violence, the participant described his experience of three major incidents involving personal rugby violence. Each incident resulted in injury to the opposing player which required extensive medical attention. Two of the reported incidents supported previous reversal theory-based research findings related to the motivation behind anger violence in sport. The third incident illustrated a type of sport violence not previously identified in reversal theory-based sport research. It was termed “protective” or “supportive” violence, where an athlete comes to the aid, rescue or defence of a teammate. The findings provide valuable new insights on rugby violence, adding to sport psychology's understanding of the motivational processes involved.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations8
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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