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Enregistrement W4415586811 · doi:10.21083/crrf.v36i1.8109

Provincial Sport Organizations’ Perspectives on Rural and Remote Communities in Ontario

2025· article· W4415586811 sur OpenAlexaffabout
Kyle Rich, Dante Losardo

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Rural Revitalization Foundation · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViewpointsCorporate governanceThematic analysisRural areaRural developmentRural management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Actors in Provincial Sport Organizations (PSOs) play an important role in the implementation of sport policy and the development of sport participation opportunities in diverse community contexts. In this study, we examine PSO actors’ understandings of rural and remote communities and how these understandings impact sport policy at the regional level. We employed an instrumental case study methodology. Data were collected through document analysis of organizational strategic plans and semi-structured interviews with 12 decision-makers from PSOs in Ontario. Data were then analyzed using thematic analysis. Preliminary findings indicate that while the needs of rural and remote communities were not necessarily reflected in the formal policies of PSOs, many organizations provided additional resources and training opportunities to support these regions. Additionally, actors from PSOs acknowledged and considered biases held towards rural/remote communities and the role that these biases played in policymaking, for example, related to hosting championships/events. By investigating the viewpoints of PSO actors, we shed light on how institutional factors impact the development of sport participation opportunities in rural and remote areas. Our research highlights the theoretical and practical implications of regions for sport governance within the province of Ontario, and how rural and remote communities are positioned within this organizational 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,257
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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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