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Enregistrement W4212921806 · doi:10.1080/1750984x.2022.2028305

Grounded theory

2022· article· en· W4212921806 sur OpenAlexaff
Nicholas L. Holt, Kurtis Pankow, Isabel Ormond, Helene Jørgensen, Colin J. Deal, Shannon R. Pynn

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Sport and Exercise Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSophisticationGrounded theoryPsychologySport psychologyApplied psychologyEpistemologySocial psychologySociologySocial scienceQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purposes of this paper were to (a) describe and assess the use of grounded theory methodology (GTM) in sport psychology over the past 11 years and (b) provide some guidance for best practices moving forward. Following a brief summary of the history of GTM, we present the results of a rapid review of seven sport psychology journals from 2009 to 2021. A total of 35 articles that made claims regarding the use of GTM as a methodology were retained. The retained articles were assessed using 11 criteria. Overall, the methodological completeness of GTM studies in sport psychology appears to have improved over the past decade. Twenty-two of the 35 articles met all, or all but one, of the criteria. Thirteen articles did not meet two or more of the criteria. In terms of areas for improvement, the least widely reported procedures were theoretical sampling (reported in 22 of 35 studies), theoretical saturation (22 of 35 studies), and assessment of theory (22 of 35 studies). Furthermore, the sophisticated positioning of theoretical sensitivity was sometimes lacking in the articles. We discuss ways in which researchers can increase the conceptual and theoretical sophistication of methodologically sound GTM studies.

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)0,073
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,078
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0730,078
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0050,010
Communication savante0,0140,008
Science ouverte0,0070,009
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,007

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,344 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations26
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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