How to recruit female sport officials: A qualitative exploration
Notice bibliographique
Résumé
Sport plays an integral role in society and it is unlikely that competitive sporting events would exist without sport officials (e.g., referees, umpires, and judges). Research, however, has shown a decrease in the number of officials (Canadian Heritage, 2013), highlighting the need for evidence-based recruiting strategies. Extant literature mostly focuses on male officials, with little understanding of how to recruit female officials. The purpose of this research was to explore female officials' perspectives on recruiting other female officials. This research is part of a larger study whereby a link to an online survey was sent to officials throughout North America. Our analysis focuses on female officials (N = 990, representing 16 sports) who answered an open-ended survey question, How can we attract more women to officiating? We adopted a pragmatic analytic approach, aiming to generate results that were meaningful for officials and officiating organizations. To achieve this, we performed a content analysis on 40%-60% of participants' responses from each sport. Results revealed three dominant strategies that might facilitate recruitment of female officials: (1) An increase in advertising of women; (2) Increasing the sense of belonging; and (3) Providing more opportunities for mentoring and education. When investigating sport differences, volleyball officials emphasized providing greater incentives as an additional strategy, officials in soccer included giving better assigners/assignments as a strategy, and gymnastic judges gave less thought to increasing the sense of belonging. Discussions will be geared towards practical applications and future directions.
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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 | 0,022 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».