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Enregistrement W2564942128 · doi:10.1123/tsp.2015-0117

Understanding Social Identity and Intrateam Moral Behavior in Competitive Youth Ice Hockey: A Narrative Perspective

2016· article· en· W2564942128 sur OpenAlexaff
Mark W. Bruner, Veronica Allan, Christopher K Forrest, Zachary T. Root, Jean Côté

Notice bibliographique

RevueThe Sport Psychologist · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensQueen's UniversityNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce hockeyNarrativePsychologySocial psychologyThematic analysisSocial identity theoryNarrative inquiryPerspective (graphical)Identity (music)Sport psychologyAthletesDominance (genetics)Developmental psychologySociologyQualitative researchSocial groupAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social identity has been found to play a salient role in regulating teammate behavior among youth participating in a range of sports (Bruner, Boardley, & Côté, 2014). This study aimed to better understand social identity by examining how it may influence intrateam moral behavior specifically in competitive youth ice hockey. Thirty-six male and female competitive youth ice hockey players from nine teams participated in narrative interviews. Using a thematic narrative analysis, three distinct narratives were identified: (1) family-oriented team narrative, (2) performance-oriented team narrative, and (3) dominance-oriented team narrative. Within each of the narratives, a reciprocal relationship between social identity and intrateam moral behavior was reported such that young athletes’ social identities developed through team membership may influence and be influenced by their moral behavior toward teammates. Collectively, the results extend previous research by providing an in-depth qualitative understanding of social identity and intrateam moral behavior in youth sport.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations19
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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