Structural interdependence as a method of distinguishing sport environments: A conceptual typology
Notice bibliographique
Résumé
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)
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».