MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400919995 · doi:10.1080/19406940.2024.2377543

(Re)defining youth sport participation

2024· article· en· W4400919995 sur OpenAlexaff
James Kay, Sue Elliott, James E. Côté

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sport Policy and Politics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic administrationPolitical sciencePublic relationsProcess managementBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Youth sport participation, retention, and dropout are well-established areas of academic interest in the interdisciplinary field of sport. However, terminology, definitions, and conceptualisations of participation vary significantly within the literature. This variation can potentially lead to inadvertent misreporting or deliberate manipulation of membership and/or participation data by clubs and sporting organisations, particularly when applying for highly prized, competitive grant funding opportunities. This paper advances sport participation terminology by reconceptualising youth sport behaviours that can be situated within the phases of enrolment and entry, retention, sustained engagement, sport transfer, dropout, sustained disengagement, and critically, re-engagement. The purpose of this critical commentary is to highlight the potential benefits of purposefully redefining phases of ‘sport participation’ and propose the Participation Re-Engagement (PRE) model – a new conceptualisation of sport participation for researchers, policymakers, and practitioners to enhance policies, programmes, and interventions aimed at increasing organised youth sport participation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,351 · 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 tête enseignante, 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
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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Sport Policy and PoliticsMême sujetSport and Mega-Event ImpactsTravaux en français237 207