The youth sport environment: A descriptive analysis
Notice bibliographique
Résumé
To what extent does the phenomenon of poor behaviour occur in youth sport? Some experts posit that roughly 10% of athletes are exposed to unacceptable coaching behaviours within the youth sport context (David, 2005). However, few studies have attempted to quantify the extent to which poor behaviours occur by all youth sport participants (coaches, players, and spectators). The purpose of this study is to use data provided by an independent sport monitoring program, Justplay Behavioural Management Program (JBMP), to describe these behaviours. Through the JBMP officials are asked to rate the behavioural conduct of coaches, players, and spectators on a scale from 1 Very Good to 5 Very Poor. Ratings of 4 and 5 are known as critical incidents (CI; conduct deemed unacceptable by the official). This descriptive analysis examines multiple youth sports (hockey, baseball, football) over three seasons with regard to the extent of CI by all the participant groups. Analyses show that CI occurred in 40% of all hockey games, 37% of football games, and 36% of baseball games. Of these CI, coaches account for 42.6% (42.5% hockey; 34.7% baseball, 50.7% football), players for 26.7% (29.5% hockey; 31.1% baseball, 19.5% football), and spectators for 30.2% (26.7% hockey; 34.2% baseball, 29.6% football). These numbers indicate behaviours, which may have long-term negative effects on participants, occur to a worrisome degreeAcknowledgments: 1. David, P., Human Rights in Youth Sports: A Critical Review of Children's Rights in Competitive Sports, Routledge, New York, 2005.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».