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Enregistrement W4389091847 · doi:10.3389/fspor.2023.1256490

Clarifying concepts: “Well-being” in sport

2023· review· en· W4389091847 sur OpenAlexafffund
Lisa R. Trainor, Andrea Bundon

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sports and Active Living · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésOperationalizationWell-beingConstruct (python library)AthletesPerspective (graphical)PsychologySport psychologyEudaimoniaEpistemologySocial psychologyField (mathematics)Positive psychologyFoundation (evidence)Applied psychologyMetatheoryComputer sciencePolitical sciencePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this commentary is to critique the application of well-being in the field of sport and exercise psychology and to provide recommendations for future research. Over the last decade well-being has been an increasingly popular concept under investigation. In the field of sport and exercise psychology, numerous scholars have examined and conducted research on well-being of athletes. While this research has resulted in an abundance of findings, there is concern in how the concept of well-being was applied, defined, and measured. The construct of well-being can be traced back to two distinct perspectives, hedonic well-being and eudaimonic well-being. These perspectives of well-being are based on different philosophical assumptions, and while they are compatible, they are theoretically distinct. In sport and exercise psychology, well-being has lacked consistent operationalization and measurement (i.e., theoretical alignment, single dimensions of hedonic or eudaimonic measured to make claims about the broader well-being constructs), is vague and loosely defined, and is often studied in isolation from a well-being perspective (i.e., no theoretical foundation). We conclude by offering three recommendations to move the field of well-being in sport research forward.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,010
Communication savante0,0050,011
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0060,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations20
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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