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Enregistrement W4310470873 · doi:10.1080/2159676x.2022.2152084

Exploring athletes’ and classifiers’ experiences with and understanding of classification in Para sport

2022· article· en· W4310470873 sur OpenAlexafffundabout
Janet A. Lawson, Toni L. Williams, Amy E. Latimer‐Cheung

Notice bibliographique

RevueQualitative Research in Sport Exercise and Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInclusion and Disability in Education and Sport
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésAthletesContext (archaeology)PsychologyEmpirical researchStatistical classificationApplied psychologyArtificial intelligenceComputer scienceMedicinePhysical therapyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Classification is a defining feature of Para sport; however, little empirical evidence describes the experience of classification and how it can be improved. To date, the primary focus of research related to classification has been on the development of evidence-based classification procedures. Meanwhile, the limited literature which has focused on experiential aspects of classification has shown classification to be a potentially negative experience for athletes. As well, classifiers have been identified as important social actors within the Para sport context, yet no research has examined both athletes’ and classifiers’ experiences with classification. The experiences of athletes and classifiers have yet to be considered alongside one another. Therefore, the purpose of this study was to elucidate athletes’ and classifiers’ experiences with classification in Para sport. Semi-structured interviews exploring the experience of classification were conducted with 18 internationally classified Canadian athletes and an international sample of eight classifiers. Hermeneutic phenomenological analysis was used to conceptualise athletes’ and classifiers’ classification experience. Results demonstrate athletes and classifiers learn about classification by observing others and reflecting on their own understanding of their body or skillset in relation to classification. Additionally, we show how interactions between athletes and classifiers influence each parties’ experience quality and highlight discrepancies between each groups’ understandings of classification. Next, we provide recommendations for future research to address the identified gaps in athletes’ and classifiers’ understanding of classification. Lastly, through the provision of practical recommendations, this work may support Para sport practitioners in improving athletes’ and classifiers’ experiences with classification.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,733
Tête enseignante GPT0,585
Écart entre enseignants0,147 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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