MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386820130 · doi:10.1080/14413523.2023.2259148

A critical examination of how experiences shape board governance at the community level of sport

2023· article· en· W4386820130 sur OpenAlexafffundabout
Shannon Kerwin, Dawn E. Trussell, Rob Cheevers, Talia Ritondo, Cole McClean

Notice bibliographique

RevueSport Management Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCorporate governanceThematic analysisPublic relationsOn boardDrawing boardSociologyQualitative researchPsychologyPolitical scienceManagementSocial scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this research is to critically examine how individual board members’ behaviours and experiences shape board governance at the community level of sport. To serve the purpose, a qualitative ethnographic approach was appropriate. For one sport, six boards, across one province in Canada comprised the sample. Importantly, these boards govern sport clubs that serve thousands of sport participants in the community area. Observations during monthly/bi-monthly board meetings took place for 1 year with each board, alongside interviews with 30 board members. Data analysis was guided by an interpretative approach to thematic analysis underpinned by concepts related to design archetypes and organizational culture to search for patterns of meaning across the qualitative dataset. The findings illustrate how interrelated levels of culture influenced how board members engage in operational versus strategic governance priorities. Moreover, individual assumptions manifested in varying foci of sense of community (fragmented or cohesive) and the enactment of individual values influenced structural coherence and power. In turn, these assumptions and values shaped board member decision-making as well as board member contributions to board discussions. This study emphasizes how individual board members shape group-level criteria for effectiveness, principles of organizing and domain at the community level of sport.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,012
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,242 · 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'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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSport Management ReviewMême sujetNonprofit Sector and VolunteeringTravaux en français237 207