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Enregistrement W4406578425 · doi:10.1123/jsm.2024-0079

Conceptualizing an Entrepreneurial Mindset in Sport for Development and Peace

2025· article· en· W4406578425 sur OpenAlexaff
Mitchell McSweeney, Justin Robar, Alison Doherty, Per G. Svensson

Notice bibliographique

RevueJournal of Sport Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindsetEntrepreneurshipScarcityTransformative learningSocial entrepreneurshipContext (archaeology)Set (abstract data type)PsychologySociologyBlueprintRelevance (law)Public relationsKnowledge managementPolitical sciencePedagogyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within sport for development and peace (SDP), social entrepreneurship and innovation have been noted by scholars as important for navigating resource scarcity and adjusting to pressing social issues. However, most research remains focused on organizational-level innovation rather than at the individual level. The purpose of this paper is to examine the relevance of the concept of entrepreneurial mindset for the SDP field. Following a brief overview of social entrepreneurship and innovation in SDP, the foundations of an entrepreneurial mindset are outlined. Three aspects of an entrepreneurial mindset—cognitive, emotional, and behavioral—are discussed within the SDP context. Additionally, a set of research questions are presented to advance the existing body of knowledge. We argue that entrepreneurial mindset provides a meaningful framework for the identification of specific strategies for how SDP practitioners can create more transformative organizations through their recruitment, training, and support of staff members.

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)0,002
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 enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil0,369

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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