Challenges and opportunities arising from self-regulated professionalisation processes: an analysis of a Swiss national sport federation
Notice bibliographique
Résumé
In recent decades, some governments (e.g. Canada, the UK, Australia) have imposed far-reaching professionalisation processes on national sport federations (NSFs), while others (e.g. Switzerland) have made only minor impositions and relied more on NSFs to self-regulate. As governments must decide on the extent to which sport policy imposes professionalisation processes on NSFs, understanding the challenges and opportunities arising from both policy-imposed and self-regulated professionalisation processes is relevant. However, extant literature has focused mostly on professionalisation processes imposed by sport policy. Therefore, this study aims to analyse the context, action, content and outcome of self-regulated professionalisation processes to identify the challenges and opportunities arising from these processes. A framework of professionalisation and a corresponding processual approach build the conceptual background of this study. A single-case study is applied to enable a holistic and long-term analysis of the proceedings of a Swiss NSF’s professionalisation processes. The results reveal the mechanisms of self-regulated professionalisation processes (i.e. how contexts and actions shape outcome), thus leading to a conceptualisation of these mechanisms and conclusions about challenges and opportunities arising from self-regulated professionalisation processes, which are useful for sport managers and policymakers.
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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 | 0,010 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».