Exploring the Influence of Social Categorization on the Perception of Antisocial Behavior in Sport
Notice bibliographique
Résumé
Despite the considerable body of research dedicated to understanding antisocial behavior in sports, little is known about the perceptions of principal stakeholders (e.g. coaches, referees, and sports organization board members) of such behaviors. In this study, we qualitatively explored the meaning of antisocial behavior in sports using a social identity approach from the perspective of multiple key sports stakeholders. Twenty-one participants belonging to various social categories (i.e. coaches, athletes, athletes’ relatives, referees, and sports organization board members) participated in semi-structured interviews aiming to explore what is and what is not antisocial behavior in sports. Contrary to the current understanding of what is antisocial in sports, findings revealed that antisocial behavior was primarily associated with (a) being violent, (b) failing to conform to social norms and values, (c) having non-justifiable discrimination practices, (d) expressing dysfunctional emotional states, (e) manipulating, (f) overstepping one’s role, (g) cheating and (h) communicating in an inappropriate way regarding the target. Results of this explorative study also indicated that events being viewed as antisocial vary depending on the participant’s categorization level. Collectively, these findings highlight the importance of considering social categorization (and its implications) to better understand the concept of antisocial behavior in sports.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».