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Enregistrement W3102449099 · doi:10.29173/spectrum89

Examining the Outcomes of Sport Specialization for Individual Athletes and the Industry

2020· article· en· W3102449099 sur OpenAlexaffvenueabout
Carolina Alongi, M. Diane Clark, Leah K. Hamilton

Notice bibliographique

RevueSpectrum · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesPsychologyEconomic geographyPolitical scienceEconomicsPhysical therapyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sport specialization for young athletes has become a prerequisite for sport achievement, but academics have yet to explore the effects that sport specialization has on athletes’ participation patterns. Thus, this project explores the following research question: what are the effects of sport specialization on the individual volleyball athlete in terms of: i) patterns of participation in sport; and ii) consumption patterns in the sport industry? The methodological approach was to interview current and retired volleyball players aged 18 to 30 in Calgary, Alberta. The findings indicate that specialization in volleyball directly impacts an athlete’s patterns of participation in the sport of volleyball and the sport industry broadly. Participants indicated that their specialization years led to a specialized “mindset” and specialized knowledge, a unique analytical experience that influences sport participation and few individuals outside of the specialized athletic community acquire. Many participants also articulated that specialized training led to an identity as a “volleyball player” which was associated with a reduced desire to participate in other sports recreationally. Many participants explained how specialization affected their socialization (both positively and negatively) and led them to foster connections in a virtual community. The findings are a call to action for the volleyball industry to evaluate the participation patterns in specialized volleyball training and implement changes to benefit specialized athletes and the industry. Keywords: sport specialization, participation, sport industry, volleyball

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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