An Analysis of Literature on Sport Officiating Research
Notice bibliographique
Résumé
Sport officials are crucial members of sport. Researchers have studied their roles numerous times, with results often informing sport procedures (e.g., athlete order in artistic sports). As the research on sport officiating spans five decades and several topics of interest, it is important that researchers periodically synthesize the literature. Purpose: The purpose of this study, therefore, was to conduct an analysis of literature on sport officiating research. Method: Guided by previous researchers, we executed four methodological steps including the article search, article retrieval, sample validity, and article coding. These steps yielded 386 articles for analysis, which ranged from 1971 to 2018. We coded the articles based on four main categories: article information, participant demographics, contextual information, and methodology. Results: Key findings from this analysis include a recent influx in sport officiating research, a vast number of publication journals, few studies dedicated to female-only participants, many studies missing relevant demographic information, an over-representation of interactors, and a reliance on quantitative studies. Conclusions: Though many researchers have conducted studies on sport officiating, several articles had poor methodological rigor (e.g., not reporting key demographic information). In the discussion and conclusion sections, we highlight strengths and weaknesses within the field and provide recommendations to guide future researchers and practitioners, to ensure robust research designs and guide applied practice.
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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 | 0,031 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,110 | 0,077 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».