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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 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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0080,034
Communication savante0,0110,015
Science ouverte0,0030,015
Intégrité de la recherche0,0040,008
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 Opus0,240
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 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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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