Applying social network analysis to examine the shared nature of athlete leadership within a competitive hockey team: A longitudinal case study
Notice bibliographique
Résumé
Research has demonstrated that athlete leadership is a shared practice (e.g., Fransen et al., 2015). That is, numerous team members partake in a team's leadership processes through both formal and informal leadership roles. This research has typically examined athlete leadership using cross-sectional designs, paying little attention to the development and dynamic nature of this construct over time. Using a longitudinal design, the current study used social network analysis (SNA) to examine the shared nature of athlete leadership within a competitive, highly-ranked adolescent male ice hockey team. Specifically, members of the team (N = 20) completed roster-based surveys related to task and social athlete leadership at five time points during the season. Results from two network-based analyses (i.e., network centralization and network density) suggested that the team's task and social leadership became increasingly shared as the season progressed. In particular, the network centralization scores decreased indicating that leadership became more distributed amongst the players and less centralized from Time 1 (task = 32.62%; social = 32.20%) to Time 5 (task = 29.43%; social = 25.90%). Further, the network density scores increased over time indicating that players reported looking more frequently to other team members for leadership at Time 5 (task = 2.20; social = 2.33) than Time 1 (task = 1.81; social = 1.83). The results highlight the value of using a longitudinal design and SNA to examine the shared nature of athlete leadership. Practically, the findings suggest athlete leadership is a shared and dynamic construct that can evolve over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».