Why ref? Understanding sport officials' motivations to begin, continue, and quit their avocations
Notice bibliographique
Résumé
Developmental trajectories and pathways for athletes and coaches have been frequently examined, whereas sport officials are often overlooked. With attrition rates of up to 30% (Deacon, 2001), sport organizations need to better understand officials' career pathways; what motivates someone to become an official and to stay at it rather than quit? We studied sport officials' ( N = 514) motivations to begin, continue, and quit their craft, categorizing participants as interactors (high number of cues and high interaction with athletes; e.g., soccer referees), monitors (high number of cues and low interaction with athletes; e.g., gymnastics judges), and reactors (e.g., low number of cues and low interaction with athletes; e.g., tennis line judges) (MacMahon & Plessner, 2007). Multiple t-tests and ANOVAs showed that, generally, interactors cited intrinsic reasons, such as enjoyment and passion, to begin officiating, whereas monitors and reactors were more motivated by a sense of being of service or giving back to their sport. For continuing officiating, all officials were most motivated by intrinsic motivations including personal growth and meeting challenges. All officials cited lack of respect, too much stress, and lack of recognition, respectively, as their main beliefs as to why officials would quit the sport. In the discussion, we highlight patterns including the rise of extrinsic reasons to continue refereeing, complimented by the reduction in 'for the sport' reasons. Acknowledgments: The authors would like to thank Denis Auger at Universite du Quebec a Trois-Rivieres for granting us access to this data
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».