Open science in sport and exercise psychology: Review of current approaches and considerations for qualitative inquiry
Notice bibliographique
Résumé
Open science practices including open access (OA) publication, open methods, study preregistration, and open data are gaining acceptance across diverse fields of research. These practices are promoted as strategies to improve the reproducibility of research findings and the replicability of studies to accumulate knowledge and advance science. However, these arguments may raise concerns for qualitative researchers, and open science practices pose several challenges for qualitative researchers. The purpose of this paper is: (1) to review the state of open science practices within sport and exercise psychology, and (2) to discuss the implications of open science for qualitative inquiry. We examined open science practices across quantitative and qualitative articles in 11 sport and exercise psychology journals. While OA publication is a relatively recent phenomenon, OA articles were cited slightly more often than non-OA articles, although this difference was not significant. Some researchers provided supplementary materials alongside published articles, but researchers do not appear to be openly sharing the methods and data from their studies. No articles were published as preregistered studies at the time of our review. Some benefits of open science practices for qualitative inquiry include transparent documentation of the research process, opportunities for collaborative and pluralistic analyses, access to data across multiple research sites and from difficult-to-access settings and participants, and opportunities for teaching qualitative inquiry. We conclude by addressing several key questions including participant consent, confidentiality and anonymity, analyzing de-contextualized qualitative data, storing and accessing data, study preregistration, and the principle of emergent design within qualitative inquiry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,064 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».