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Enregistrement W2936604379 · doi:10.1123/cssep.2019-0002

Catch the Feeling of Flying: Guided Walks Through a Trampoline Olympic Development Environment

2019· article· en· W2936604379 sur OpenAlexaffabout
Michelle Seanor, Robert J. Schinke, Natalia Stambulova, Kristoffer Henriksen, Dave Ross, Cole E. Giffin

Notice bibliographique

RevueCase Studies in Sport and Exercise Psychology · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChampionContext (archaeology)MedalNarrativeFeelingTrampolinePresentation (obstetrics)Theme (computing)PortraitPsychologyEngineeringVisual artsPolitical scienceSocial psychologyGeographyArtComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Olympic-medal performances represent peak accomplishments in athlete development. Seanor, Schinke, Stambulova, Ross, and Kpazai identified environmental factors in a high-performance Canadian trampoline sport environment that developed decorated Olympic medalists. The current intrinsic case study was authored to further highlight the idiosyncrasies of a high-performance trampoline environment (re)presenting stories garnered from this localized Canadian sport environment. Through guided walks, a mobile method of conversational interviews, three contextual experts who are engaged in the development of Olympic athletes provided tours of their sport environment. Each contextual expert’s guided walk played out uniquely in relation to his or her ascribed role (i.e., Olympic coach, assistant coach, and Olympic champion). Three main themes were identified through interpretive thematic analysis: creating lift (subthemes: facility design, sport-culture paragons), providing a tailwind (subthemes: establishing athlete–coach partnerships, team interactions), and soaring onto the Olympic podium (subthemes: preparing athletes to be untethered, competitive collaboration). Each theme is presented through three portrait vignettes, with discrete vantages derived from each contextual expert to illuminate the context from idiosyncratic ascribed roles within the environment. These stories create a rich (re)presentation of a high-performance sport environment through the interplay of the contextual experts’ narratives, their surrounding context, and their Olympic-podium accomplishments.

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 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 enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,312 · 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.

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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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