MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2748080533

Feeling like a group or feeling united: Effects on intention to return in youth soccer

2015· article· en· W2748080533 sur OpenAlexaff
Jocelyn D Ulvick, Colin D. McLaren, Kevin S. Spink

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise, Movement, and Sport · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSports Analytics and Performance
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingCohesion (chemistry)PsychologySocial psychologyGroup cohesivenessChemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been established recently that groupness and cohesion have independent and additive effects on athlete's intention to return to a hypothetical sport team (Spink et al., in press). Given that the study was conducted using vignettes and global measures of cohesion, the current study examined the effects of both task and social cohesion and groupness on intention to return of players from intact soccer teams. Young athletes (N=127) from 10 soccer teams completed measures of groupness (Spink et al., 2010), cohesion (Eys et al., 2009), and intention to return to the team in the following season (Spink, 1995) near the end of the season. Perceptions of groupness, and both task cohesion and social cohesion, were coded as higher or lower using a median-split. Four groupings were created: high cohesion/high groupness [HH], high cohesion/low groupness [HL], high groupness/low cohesion [LH], and low cohesion/low groupness [LL] perceptions for task and social cohesion, separately. ANOVA results differed for each cohesion measure. A significant condition main effect, p LL, LH > LL, ps LL, p < .01, Cohen's d = .75). Similarities and differences with Spink and colleagues (in press) are considered.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 GPT0,249
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Exercise, Movement, and SportMême sujetSports Analytics and PerformanceTravaux en français237 207