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Enregistrement W2790029066 · doi:10.1111/spc3.12379

Reflections on cohesion research with sport and exercise groups

2018· article· en· W2790029066 sur OpenAlexaff
Mark Eys, Lawrence R. Brawley

Notice bibliographique

RevueSocial and Personality Psychology Compass · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohesion (chemistry)ConceptualizationMainstreamPsychologyGroup cohesivenessSocial psychologyApplied psychologyPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The purpose of this article is to highlight cohesion research emanating from sport and exercise investigations. Across 3 sections, we detail how physical activity cohesion research converges with, and diverges from, mainstream literature in other areas (e.g., organizational psychology). In the first section, information pertaining to the definition, conceptualization, and measurement of cohesion in sport and exercise is provided and contrasted with recent reviews on these topics from organizational psychology. The second section provides an overview of recent studies conducted within the physical activity context to illustrate the diverse nature of cohesion research in this area. Specifically, the summary of sport literature highlights the associations of personal, social, and team factors to cohesion, in addition to drawing attention to its potential maladaptive effects. Exercise research is summarized via associations with personal, leadership, environmental, and group factors. Finally, in the third section, future suggestions are provided encouraging researchers to explore (a) the temporal dynamics of cohesion, (b) greater theoretical integration, (c) measurement issues, and (d) diverse populations of physical activity participants.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,240
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations55
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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