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Enregistrement W2736356303 · doi:10.1080/02640414.2017.1357830

Factors associated with using research evidence in national sport organisations

2017· article· en· W2736356303 sur OpenAlexafffundabout
Nicholas L. Holt, Kurtis Pankow, Martin Camiré, Jean Côté, Jessica Fraser‐Thomas, Dany J. MacDonald, Leisha Strachan, Katherine A. Tamminen

Notice bibliographique

RevueJournal of Sports Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of ManitobaYork UniversityUniversity of Prince Edward IslandQueen's UniversityUniversity of OttawaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésThematic analysisContext (archaeology)Qualitative researchDisconnectionPsychologyPublic relationsSociologyPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to explore factors associated with the use of research evidence in Canadian National Sport Organisations (NSOs). Data were collected via individual semi-structured interviews with 21 representatives from Canadian NSOs. A qualitative description approach was used. Interviews were transcribed verbatim and subjected to an inductive-to-deductive thematic analysis. A research implementation framework (Rycroft-Malone, 2004) was used to organise inductively derived themes into the higher-order categories of evidence (use of evidence, disconnection between research and practice), context (lack of capacity, organisational structure), and facilitation (personal connections with researchers and sport scientists, formal meetings with stakeholders). Overall, NSO representatives did not have a clear understanding of evidence and lacked capacity to access and translate research. However, some context factors, along with internal and external facilitators, were in place and could be used to enhance research implementation.

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)0,152
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,405
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil0,805

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1520,405
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0110,013
Communication savante0,0170,007
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,560
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,024 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations35
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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