Sport Management Research Productivity and Impact for Ranking Considerations
Notice bibliographique
Résumé
The present essay aims to promote further dialogue within the sport management community about research productivity and impact by outlining various considerations that should take place within any potential ranking attempt. Some may question why examining research production and impact matters to sport management education, but the mission of many institutions of higher education is not exclusively centered on teaching and training the next generation of leaders. In many instances, sport management programs and faculty are collectively compelled by their host institution to develop theory and search for answers to important questions that can shape future sport management practices, including classroom activities and materials. In the present essay, a rationale is provided for why sport management programs and individual faculty should be interested in developing their own tailored research output and impact rankings. Next, a list of research product variables is offered for consideration, and a conversation is provided about their need and impact with respect to the uniqueness of sport management—a multi-interdisciplinary field. Finally, recommendations for the weighing of such variables to tailor an approach best suited to programs based on college or department home, faculty appointment/workload, and faculty-to-student ratio are submitted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,142 | 0,397 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,038 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».