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Enregistrement W4380520763 · doi:10.6000/1929-4409.2020.09.58

The Impact of Gender Identity on In-Group Trust

2022· article· en· W4380520763 sur OpenAlexvenueno aff
Ivan Danyliuk, Andrii Trofimov, Mariia VOVK, Oleksandr Zelenko, Yana Kutsenko, Olha Prosina

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Criminology and Sociology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFemininityIdentity (music)Social psychologyPsychologyMasculinityInterpersonal communicationIdentification (biology)Collective identityFunction (biology)AndrogynySocial identity theorySocial groupPolitical sciencePoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article discusses the problem of the influence of gender identity on intra-group trust. Various scientific views on the category of trust are examined. Attention is also paid to the socio-psychological function of trust. Trust, in turn, is the foundation of the relationship between people and a factor in the effectiveness of cooperation. Having defined gender identity, we can say which form of identification positively affects internal group trust, and therefore the effectiveness of cooperation in a sports team. The article describes what type of gender identification (masculinity, femininity, androgyny) positively affects internal group trust, and does this have any connection with the success of a sports team. Also in the article to answer our tasks: 1) conduct a theoretical analysis of foreign and domestic theories of the formation of gender identity; 2) to study the theoretical foundations of the phenomenon of trust and analyze the importance of trust as a component of interpersonal communication in a sports team; 3) conduct a study to determine the gender identity of the person and determine the level of trust in the sports team; 4) analyze the relationship between gender identity and trust in a sports team; 5) to trace the influence of these factors on the success of a football team.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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