Teammate social ties and subgroup memberships: A season-long social network analysis in track and field
Notice bibliographique
Résumé
Sports like track and field have complex interdependence structures, wherein teams are divided by event types with distinct tasks and objectives, while simultaneously sharing a collective outcome. Theorists expect that inherent structural features shape members' interactions by distinguishing teammates whose outcomes are intertwined (Evans et al., 2012). The purpose of this study was to examine: (a) the relationship between athlete centrality and perceptions of team cohesion, and (b) the density of ties among members who share common attributes (e.g., compete in same event). This study followed a Canadian intercollegiate track and field team composed of 113 athletes (49% female) representing four event types. Questionnaires assessed demographics, perceived cohesion, and roster-based nomination items pertaining to social interactions. Data were collected across two waves: (1) early season (n = 78), and (2) postseason (n = 63). At an individual level, beta-centrality and perceived cohesion were measured at each wave. At a group-level, Quadratic Assessment Procedure (QAP) correlations explored how sex and event related to athlete interactions. Results indicated a significant relationship between athlete centrality and perceptions of cohesion (early: r = 0.437 p =
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».