‘’Sporda Ruminasyon’’ Kavramının Görsel Haritalar ile Gerçekleştirilmiş Bibliyometrik Analizi
Notice bibliographique
Résumé
Bu çalışma, sporcularda ruminasyonla ilgilenen literatürü bibliyometrik analiz kullanarak incelemektedir. Web of Science veri bankasında bulunan 163 yayının kapsamlı bir incelemesi sonucunda 147 makale ile analizler gerçekleştirilmiştir. Atıf analizi sonuçlarına göre, Marsh (2013), Curran (2015) ve Birrer (2012) gibi yazarlar bu alandaki öncü çalışmalarıyla dikkat çekerken, Psychology of Sport and Exercise ve Journal of Sport & Exercise Psychology en çok atıf alan dergiler arasında yer almaktadır. Anahtar kelime eş-zamanlılık analizi, ruminasyon ile depresyon, stres ve anksiyete gibi kavramlar arasında güçlü ilişkiler olduğunu göstermektedir. Bu durum, ruminasyonun sporcuların ruh sağlığı ve performansı üzerindeki etkisinin derinlemesine ele alınması gerekliliğinin altını çizmektedir. Ülke ve üniversite düzeyinde yapılan analizler, bu alandaki bilimsel üretimin büyük ölçüde Amerika Birleşik Devletleri, Almanya ve İngiltere gibi ülkelerde yoğunlaştığını, Quebec Üniversitesi ve Bath Üniversitesi gibi kurumların ise çalışmalara önemli katkılarda bulunduğunu ortaya koymaktadır. Çalışma, literatürdeki bu eğilimleri görselleştirmekte ve gelecekteki araştırmalara rehberlik edecek önemli öngörüler sunmaktadır. Ruminasyonun kültürel farklılıklar ve spor türleri üzerindeki etkilerinin daha fazla araştırılması, bu alandaki bilgi tabanını genişletmek adına önemli fırsatlar sunmaktadır.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,005 |
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 ».