Symposium overview: Envisioning the future of positive youth development research in sport
Notice bibliographique
Résumé
Research in sport situated under the broad umbrella of positive youth development (PYD) has blossomed in the past decade, leading to a vibrant and diverse body of work. This expansion has led to a number of empirical and theoretical contributions and has positioned sport as a valuable and unique context for PYD research. As with any burgeoning area of research though, we run the risk of re-inventing the wheel if we do not take the time to pause and appraise our strengths and weaknesses, in order to identify key areas of importance for the future of PYD research. As such, it is timely to reflect upon the current state of PYD research in sport, its contributions to the broader field of PYD research, and to pose critical questions for researchers to tackle as we move forward in the area. Two significant issues that will be considered in this symposium are: (a) what might we learn about PYD from research in various settings beyond traditional competitive sport contexts? and (b) what role do theories play in shaping the field of PYD research? This symposium brings together theoretical and empirical presentations by established and early career researchers to examine 'where we are' and 'where we might go' in the field of PYD research in sport.
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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 | 0,020 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,005 |
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 ».