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Enregistrement W4410799646 · doi:10.1016/j.psychsport.2025.102899

The psychology of sport officiating

2025· review· en· W4410799646 sur OpenAlexaff
David J. Hancock, Alexandra Pizzera

Notice bibliographique

RevuePsychology of sport and exercise · 2025
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySport psychologyApplied psychologySocial psychologyPsychoanalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sport officials are key actors in organized and competitive sports. With numerous required tasks (e.g., attending to athlete safety and applying fair decisions), sport officials must possess several competencies including appropriate positioning, adequate fitness, excellent rule knowledge, and contextual judgement. To enhance the consistency and quality of sport officiating performances, psychological skills are also required. The purpose of this article is to broadly review the research as it pertains to the psychology of sport officiating. After outlining sport officials' roles, we describe relevant models and theories that have been applied to sport officiating research-some of which are specific to sport officials, while others are drawn from general psychology. Following, we provide insights on key studies that form the evidence base for understanding sport officials' psychology, including mental skills, motivation, group dynamics, communication, and decision-making. The final section offers direction to future researchers to overcome some of the challenges in this field. These challenges include relatively few studies on sport officials from individual sports, a lack of demographic diversity among the studied sport officials, little investigation into sport officials' mental skills, and minimal theories that exist to predict and explain the psychology of sport officiating. Collectively, we hope this article not only inspires more research on the psychology of sport officiating, but also offers strategic direction to future researchers to ensure meaningful studies in this field.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,405
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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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