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Enregistrement W2625534430

Structural interdependence as a method of distinguishing sport environments: A conceptual typology

2011· article· en· W2625534430 sur OpenAlexaff
Megan Evans, Mark Eys, Mark W. Bruner

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise, Movement, and Sport · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensNipissing UniversityWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTypologyInterdependenceCategorizationOutcome (game theory)PsychologySocial psychologyTask (project management)ReciprocalConceptual frameworkCognitive psychologySociologyComputer scienceMicroeconomicsEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sport researchers typically categorize sport involvement using the labels 'team' and 'individual' sport in reference to task interdependence among individuals during competition. This distinction overlooks potential variation in task interdependence within each of these categories as well as additional sources of interdependence (e.g., outcome, reward, social) that contribute to the sport environment. The primary objective of this project is to present a conceptual typology of group interdependence to distinguish sport environments. Rooted in existing conceptual and empirical group dynamics research (e.g., Johnson & Johnson, 1989; Wageman, 1995), this typology allows categorization within one of seven distinct categories based upon several sources of structural interdependencies: task interdependence (i.e., the competitive task requires teammates to exchange efforts), group outcome interdependence (i.e., teammates share a collective outcome), individual outcome interdependence (i.e., congruence/incongruence of individual goals among teammates), and resource interdependence (i.e., reciprocal dependence on shared resources). By categorizing sport involvement according to group properties rather than broad task types (Larson, 2010)

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0110,006
Études des sciences et des technologies0,0030,014
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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