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Enregistrement W4415037253 · doi:10.1080/1750984x.2025.2569029

Dyadic trust in sport: a theoretical and integrative review

2025· article· en· W4415037253 sur OpenAlexafffund
Cailie S. McGuire, Desmond McEwan, Mark R. Beauchamp

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Sport and Exercise Psychology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesKillam Trusts
Mots-clésContext (archaeology)DyadPerceptionVariety (cybernetics)Affect (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a widely held assumption within sport that building trust – among athletes, coaches, or support staff – is critical for achieving individual and team success as well as promoting member well-being. Despite this notion, limited attention in the field of sport psychology has been devoted to the theoretical bases that underpin trust with regard to its conceptual features, antecedents, and consequences. The purpose of this paper is to conduct an integrative review culminating in a theoretical framework on dyadic trust in sport. We draw from the extant trust literatures across a range of disciplines (e.g. organizational, social psychology), embracing the strengths of existing approaches while addressing their conceptual and operational limitations, to advance a reconstituted multidimensional conceptualization of trust. Within our reformulated framework, we consider trust to be a psychological state that is performance and/or person-oriented. Further, trust is composed of expectations (i.e. instrumental and affective) and the intention to accept vulnerability (i.e. reliance and disclosure). In addition, we propose putative inputs to, and outputs of, trust. This framework can be used to guide the development of trust-related research questionsand provides a road map for high-quality science centered on the construct of trust within sport.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,350 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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