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Enregistrement W3201376851 · doi:10.1177/07435584211045131

A Qualitative Study of Social Media and Electronic Communication among Canadian Adolescent Female Soccer Players

2021· article· en· W3201376851 sur OpenAlexaffabout
Rachel Dunn, Jeemin Kim, Zoë A. Poucher, Chloe Ellard, Katherine A. Tamminen

Notice bibliographique

RevueJournal of Adolescent Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySocial mediaAthletesElectronic mediaQualitative researchContext (archaeology)PerceptionContent analysisSport communicationSocial psychologyApplied psychologyAdvertisingCommunication studiesSociologyMedicinePolitical sciencePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social media and electronic communication perpetuate adolescents’ lives and have the potential to shape the nature of adolescent athletes’ experiences and interactions with members of their sports teams. However, there is no research to date that has examined adolescent female athletes’ use of social media and electronic communication. Athletes, parents, and coaches (N = 22) from one soccer organization participated in semistructured interviews discussing their use of and perspectives on social media and electronic communication. Interview data were analyzed using qualitative content analysis. Findings include four themes: (a) uses of social media and electronic communication (in and out of the sport context); (b) athlete, parent, and coaches’ perspectives of social media engagement; (c) friendships and trust with teammates; and (d) the development and perception of subgroups. Recommendations include developing policies for the use of social media and electronic communication for adolescents in sports settings and for coaches, parents, and athletes to engage in open communication about the uses of social media and electronic communication.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil0,853

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0180,008
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,360 · 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'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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