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Enregistrement W4405964457 · doi:10.1080/07053436.2024.2423310

An evaluation of running involvement: a cross-cultural perspective on Japanese and Euro-Canadian runners

2024· article· en· W4405964457 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Isao Okayasu, Hiroaki Ninomiya

Notice bibliographique

RevueLoisir et Société / Society and Leisure · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueRecreation, Leisure, Wilderness Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSasakawa Sports Foundation
Mots-clésPerspective (graphical)PsychologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the effect of culture on running involvement by reference to both Euro-Canadian and Japanese runners. The objective of the study was to identify similarities and differences in the running involvement-related and sociodemographic characteristics of runners participating in organized Euro-Canadian and Japanese running events. In terms of running involvement, this study considered three factors: attraction, centrality, and self-expression. The total sample included 122 valid responses from Canada and 340 valid responses from Japan. The findings revealed a significant effect of running involvement among both Japanese and Euro-Canadian runners in terms of three dimensions. The results also revealed a significant effect of country on three factors pertaining to running involvement. In summary, the results indicated that Euro-Canadian runners were likely to attain higher scores than were Japanese runners. The results of this study support the role of experience in running in these countries. The findings of this study revealed that some factors related to running involvement were lower among Japanese runners than among Euro-Canadian runners. Accordingly, this study improves our understanding of the effect of culture on running involvement. Additionally, the results of this study can be used to promote lifelong sports involvement.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,365 · 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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