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Enregistrement W4399297482 · doi:10.3389/fspor.2024.1392809

An examination of social relations and concussion management via the blue card

2024· article· en· W4399297482 sur OpenAlexaffabout
Michael P Jorgensen, Parissa Safai, Lynda Mainwaring

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sports and Active Living · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionAthletesSafeguardingPublic relationsReport cardPsychologyApplied psychologyComputer securityPoison controlPolitical scienceMedicineInjury preventionComputer scienceNursingMedical emergencyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Initially developed by New Zealand Rugby in 2014, the Blue Card initiative in rugby enables match officials to remove athletes from play if they are suspected to have sustained a concussion. Considerable attention has been paid by sport and health advocates to the possibilities and limitations of this initiative in safeguarding athlete health. However, little if any attention has been paid to the well-being of those responsible for administering the Blue Card (i.e., match officials). The aim of this paper was to examine match officials' experiences with and perspectives on implementing the Blue Card initiative in Ontario, Canada, with focused attention on the tensions around their ability to manage games and participants (e.g., athletes, coaches) while attempting to safeguard athlete well-being. Methods: Using Relational Coordination Theory (RCT) as a guiding framework and qualitative research method, we highlight the rich accounts of 19 match officials' perspectives and experiences regarding sport-related concussion (SRC) management and the Blue Card protocol. Results: . Discussion: Our findings emphasize the need to attend to social relations in concussion management and provide insight into match officials' fraught experiences on the frontlines of concussion management. We identify factors affecting match official well-being and provide considerations for concussion management initiatives designed to improve athlete safety, such as the Blue Card.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,417
Score d'incertitude au seuil0,829

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0140,013
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,278 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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