The Game Plan: A Scoping Review of Implementation Science in Sport Science
Notice bibliographique
Résumé
Integrating evidence-informed information into everyday practice can present significant challenges. The field of implementation science (IS) emerged to help improve the connection of scientific findings to standard practice and minimize the knowledge-to-action gap. IS refers to the scientific study of methods to promote the adoption of evidence-informed practices (EIP) and has been adopted in many disciplines, including sport sciences. The present scoping review provides a comprehensive and critical overview of how IS has been used in the context of sport science between 1900 and 2024. Four databases (i.e., Web of Science, Sport Discus, Scopus, Medline-OVID) were searched using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR). The search yielded 31 articles that met the final inclusion criteria, and study characteristics were extracted and assessed including the article’s methods, focus/foci, tools, strategies, and outcomes. Results revealed that most (over 50%) of the articles meeting the criteria examined how IS can be used for injury prevention, with very few articles examining how IS can be used for other areas of sport including psychological interventions or coaching practices (amongst others). Importantly, in studies where IS was integrated into the methodological design, there was a greater efficiency in resource allocation and health outcomes for end-users. This scoping review provides important insights about the landscape of IS in sport science and highlights opportunities for researchers and practitioners to employ IS methods for enhancing the adoption of EIPs.
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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 | 0,081 | 0,179 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,039 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».