Individual Innovation: A Research on Sports Manager Candidates
Notice bibliographique
Résumé
In this study, it was aimed to determine the level of individual innovation of sports manager candidates. The research is designed according to the relational survey model from the survey models. The sample of study consists of 249 sport manager candidates studying in Gazi University and Ankara University Faculty of Sport Sciences Sports Management Department in 2017–2018 spring semester. In the study, in order to collect data, “the Personal Innovation Scale (PIS)”, which was developed by Hurt, Joseph and Cook (1977) and validated by Kilicer and Odabasi (2010) in accordance with the Turkish literature, was used. In the analysis of the data obtained from the study group, the normality test (Kolmogrow-Smirnow and Skewness-Kurtosis), Independent t-test and One Way Anova tests were used. According to the results of the research, it can be stated that the participants’ levels of individual innovation is at the intermediate level and they are included in the “interrogator” category. The Scores of Participants from the Individual Innovation Level Scale do not include any significant difference in the sub-dimensions of idea leadership, openness to experience, risk taking, resistance to change according to the variables of gender and being a licensed athlete; whereas a significant difference was found in favor of 1st and 2nd grades in terms of openness to experience sub-dimension according to the class level variable, and in favor of participants taking part in sports organizations in terms of the idea leadership sub-dimension according to the variable of taking part in sports organizations.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».