Do participant reporting practices in youth sport research adequately represent variability in sport contexts
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,037 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».