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Enregistrement W2942495977

Do participant reporting practices in youth sport research adequately represent variability in sport contexts

2018· article· en· W2942495977 sur OpenAlexaffabout
Madison Robertson, Christopher Hague, M. Blair Evans, Luc J. Martin

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise, Movement, and Sport (SCAPPS refereed abstracts repository) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Development and Social Support
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Ethnic groupAthletesPsychologyApplied psychologySample (material)Social psychologyPublic relationsSociologyGeographyPolitical scienceMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A significant portion of research-oriented toward exploring the developmental benefits attained through has been informed by social-ecological approaches (e.g., Holt, 2017). Accordingly, athlete development researchers must consider the structure of the activities, interactions with social agents, and appropriateness of the settings—not only as descriptive features but as aspects that influence outcomes (e.g., Cote et al., 2015). Considering that athlete development does not occur in a vacuum and that a range of contextual factors must be considered, this study sought to (1) demonstrate the contextual variability of youth sport within a mid-sized Canadian city and (2) explore participant reporting practices within a subset of journals within psychology. Phase 1 involved a scan to identify opportunities within the city and surrounding area. During Phase 2, researchers systematically reviewed articles involving athletes (aged 6-18) published within four peer-reviewed journals between 2000 and 2017. Phase 1 demonstrated that opportunities varied greatly pertaining to type, gender, level of competition, cost, and time commitments. The review of reporting practices in Phase 2 highlighted a tendency to list basic demographic information like gender, age, and sample size, while using vague terms to denote context (e.g., competitive level) instead of the actual elements of contexts (e.g., number of hours, tenure, ethnicity, cost). Accordingly, researchers might consider more specifically describing the contexts that they are studying, while also speaking to the role that those contexts have pertaining to athlete experiences (e.g., other or extracurricular involvement).Acknowledgments: This research was partially funded by the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada, Canada Graduate Scholarship for Master's Students.

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)0,208
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,406
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,792
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2080,406
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,125
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,262 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomainePrésentation des résultats
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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