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Enregistrement W2574951010 · doi:10.1108/sbm-11-2014-0046

Leading under pressure: evaluating the decision-making style of NHL coaches

2017· article· en· W2574951010 sur OpenAlexaff
Kim Trottier

Notice bibliographique

RevueSport Business and Management An International Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSports Analytics and Performance
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeuristicsIntuitionPsychologyAmateurPerceptionEliteExploratory researchApplied psychologyComputer sciencePolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to establish the optimal decision-making style in a fast-paced, complex, and dynamic environment. Design/methodology/approach Three decision-making attributes are explored: the use of intuition vs analysis, the proclivity to heuristics, and susceptibility to bias. The intuition/analysis is tested with a questionnaire that has been validated in prior research, while information on the two other dimensions is from an exploratory survey designed for this purpose. Responses to the survey questions provide some insight into the differential decision-making style of elite NHL hockey coaches’ vis-à-vis amateur coaches and news reporters. Findings The data suggest elite decision makers have no preference for intuitive or analytical settings, but exhibit a significantly higher perception of their ability to perform in both. While current literature shows sports athletes to be more intuitive, it appears coaches excel on the analytical dimension instead. This study finds that while elite hockey coaches have fewer biases overall, they tend in particular to be overly optimistic in comparison to amateur coaches and news reporters. Research limitations/implications The main limitation in this paper is that the survey on heuristics and biases is exploratory, making these results less robust than the findings on intuition and analysis. Originality/value This paper is first to extend the decision-making literature to coaches, and among few papers that obtain insights from NHL coaches directly. The findings are likely to extend to corporate leadership as well, increasing the relevance of the results.

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 enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil0,563

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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