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Enregistrement W2908057099 · doi:10.5539/jel.v8n1p158

Examination of the Attitudes of Adanaspor’s and Adana Demirspor’s Supporters Relevant to Fanaticism

2018· article· en· W2908057099 sur OpenAlexvenueno aff
Murat Atasoy

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFanaticismContext (archaeology)FootballPsychologySocial psychologySociologyLawPolitical sciencePoliticsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this research is to examine the behaviors of Adanaspor’s and Adana Demirspor’s supporters relevant to fanaticism, and to reveal factors causing partisanship and identification levels of partisanship with psycho-social aspects in the context of football fanaticism and supporter identity. The model of this study is screening. 160 supporters in total, as being 80 Adanaspor’s supporters and 80 Adana Demirspor’s supporters, are constituting the study group. In this study, Football Supporters Fanaticism Scale developed by Taşmektepli et al. (2014) has been used as data collection tool. The analysis of data has been performed by SPSS 22 packaged software. First, percentage and frequency analysis have been performed for age, educational background and profession information of each participant, and distribution (Sample K-S) and homogeneity (ANOVA) analyses have been performed in the determination of difference. As per the results of the research, while they are definitely agreeing with the judgments of “I get very angry at the comments of the speaker during live broadcasts which are against the team”, “I go to the stadium for watching my team’s matches”, “I go to the match with clothing and materials indicating the symbols of my team”, “I join all the cheering at the stadium”, “I try to make the individuals or children—who don’t support a team—the supporters of my team”, they are definitely not agreeing with the judgments of “I may throw foreign bodies to field when I get angry during the match”, “My team should try all the means including exceptions in order to win the match”, “I may sometimes enter the field if the game has gone off the rails”. The comparison of the teams that the supporters support and of their fanaticism attitudes has been made, and significant difference has been determined in favor of Adanaspor in the judgments of “I get very angry at the comments of the speaker during live broadcasts which are against the team” and “I go to the match with clothing and materials indicating the symbols of my team”.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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