Citation structures of relative age effect studies in sport
Notice bibliographique
Résumé
One goal of publishing research is to share knowledge with a wide audience of interested stakeholders. For example, studies on relative age effects (RAEs) in sport can potentially have influential consequences on research and policies in sport, and also in other domains such as education, psychology, and sociology. The purpose of this study was to implement a two-phase design to understand how studies conducted on RAEs in sport are shared in sport science and across other domains. For Phase 1, we performed a citation analysis on all peer-reviewed, published articles that examined RAEs in sport (N = 86), revealing that the articles which were most cited by sport RAE researchers tended to focus on male, team sports that had significant results, while generally overlooking female, individual sports and those with non-significant results. For Phase 2, we then examined how these 86 sport articles were cited across research domains outside of sport science. Again, the articles that were cited most frequently tended to focus on male, team sports and reported the presence of a RAE. Additionally, many of the top-cited sport articles did not focus solely on RAEs; rather, they also included research topics such as birthplace, talent development, and motivation. In this paper we discuss the implications of homogeneous citation practices as well as the characteristics of research most conducive to being shared both within and between domains.Acknowledgments: This research was supported in part by a standard research grant (grant # 410-2011-0472) from the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada.
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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 | 0,114 | 0,554 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,145 | 0,115 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».