Exploring sport scholars' navigation of their own children's sport participation
Notice bibliographique
Résumé
Our recent work (e.g., Larson et al., 2020) suggests a disconnect between research, policy, and practice when it comes to the structure of youth sport and the promotion of long-term athlete development. The purpose of this study was to explore the experiences of reputed sport scholars with their own children's involvement in organized, competitive sport, primarily with respect to the perceived impacts of the amount of time invested in one or multiple sports. We engaged in expert sampling within Canada and the United States and recruited 10 participants, each of whom held a PhD in sport, kinesiology, physical education, or coaching, and had one or more children between the ages of 8-15 years involved in organized, competitive sport. Data were generated through semi-structured interviews via Zoom. Example questions included, What factors do you consider when making decisions about your children's sport and activity schedule? and How have your feelings about what constitutes an ideal pattern of sport participation changed over time? Qualitative content analysis (Elo & Kyngas, 2008) of the transcripts revealed three themes: 1) general feelings about their children's sport schedules, 2) clarifying effects of COVID, and 3) multisport recommendations and reality. Participants acknowledged significant challenges associated with having children involved in more than one organized, competitive sport. As sport scholars, our participants interpreted their experiences with youth sport through the lens of research and evidence on best practices and identified areas for improvement within the current youth sport system, at the levels of policy, clubs, and coaching.
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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 | 0,010 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».