The assessment of subgroups in youth sport via interviews informed by social network analysis
Notice bibliographique
Résumé
Despite recent qualitative research investigating the nature of subgroups in sport (Martin et al., 2015, 2016), several issues remain. Notably, these studies were conducted with adult samples, and did not consider the social position of the athletes. As such, the current study sought to explore subgroups in a youth sport setting, with a specific mandate to elicit perceptions from athletes who represented various social positions within a team. Following a two-phase process, athletes (N = 39; Mage = 16.05, SD = 0.86) from three youth hockey teams completed questionnaires to identify the social networks of friendships reported by team members. These data were subsequently analyzed using UCINET (Borgatti et al., 2002) to identify included and excluded athletes based on centrality scores. Semi-structured interviews were conducted with four included and four excluded athletes (Mage = 17, SD = 0.76; 2 females) to explore their perceptions of the subgroups within their current team. As a general summary of our results, subgroups were described as inevitable, variable, and identifiable sub-entities that formed within teams, and all participants discussed positive and negative outcomes emanating from their presence. Interestingly, the majority of negative discussions involved the term 'cliques.' The athletes also advanced a number of factors that contributed to subgroup or clique development (e.g., school enrolment, skill level), and highlighted certain contextual issues (e.g., competitive level of team/league, school vs club sport, age of athletes) that should be considered. Finally, suggestions and current practice for avoiding or manipulating problematic cliques were advanced.Acknowledgments: Funding provided by the first authors SSHRC Insight Development Grant (430-2014-00353)
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 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 | 0,018 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».