The Electronically Activated Recorder (EAR): a novel approach for examining social environments in youth sport
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The interactions between athletes, parents, and coaches outside of the immediate training and competition environments can shape sport participants’ overall experiences. Accordingly, researchers have explored novel approaches that enable the investigation of experiences that occur beyond the sport activity itself. Technological innovations, combined with careful ethical considerations, have led to the development of research methods that can be used to assess participant conversations in their natural sport and social environments. This article introduces sport researchers to the Electronically Activated Recorder (EAR), an ambulatory ecological assessment method that provides access to daily social interactions among athletes, parents, and coaches within and beyond the immediate sport activity (e.g. commute to/from activity, locker rooms, hotels). The EAR software is embedded within a portable device (e.g. Android device) and is programmed to record brief segments of audio from participants’ daily lives. In addition to discussing the utility of this approach for sport contexts, we introduce the Audio Coding System for Social Environments in Sport (ACSSES), which was developed to assess the interactions captured from athletes’ natural sport and social environments using the EAR. Evidence for the reliability and validity of the ACSSES, the associated coder training protocol, and proposed implications for research are discussed.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découle