A Content Analysis of the Journal of Legal Aspects of Sport: 1992-2016
Notice bibliographique
Résumé
As the flagship journal of the Sport and Recreation Law Association, the Journal of Legal Aspects of Sport (JLAS) serves “…as an interdisciplinary outlet for legal issues in the sport, recreation, and related fields to meet the needs of researchers, academicians, practitioners, and policymakers” (About JLAS, para. 2). A study by Batista and Pittman (2006) identified JLAS as the most highly ranked sport law journal among journals focusing on sport management. Articles appearing in the Journal of Legal Aspects of Sport have informed court decisions and case outcomes, policy decisions and debate on limited liability legislation, health and safety issues, and universal access to sport opportunities (Spengler & Miller, 2014). Additionally, JLAS articles have been cited in journals published in a variety of countries including India, China, Australia, France, Canada, the United Kingdom, and Spain (Spengler & Miller, 2014). These inclusions indicate that the Journal of Legal Aspects of Sport has had some degree of success in attaining international recognition and appeal. Although JLAS has been published since 1992, a complete formal analysis of the content has never been conducted. A content analysis of JLAS may provide critical information regarding the diversity of topics covered, the specific research types utilized, demographic information regarding the authors published, and perhaps identify any gaps that may exist in the current literature base. Therefore, the purpose of this study was to conduct a content analysis of articles published in the Journal of Legal Aspects of Sport (JLAS) from 1992-2016.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,044 | 0,045 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».