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Enregistrement W7000493607

An exploration of the developmental sport and training histories of Canadian sport officials

2019· dissertation· en· W7000493607 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuee-scholar@UOIT (University of Ontario Institute of Technology) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesSample (material)Variety (cybernetics)Sport managementTraining (meteorology)Youth sportsLarge sampleTeam sport
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sport officials occupy essential roles in sport and are necessary for sport to function properly. However, compared to athletes and coaches there has been scant research conducted on the development of sport officials. Therefore, the purpose of this thesis was to explore the developmental pathways and milestones that might relate to success as an official. A sample of 223 Canadian sport officials completed The Developmental History of Officials Questionnaire, which collected information on sport and officiating participation histories, as well as training histories related to officiating. Results suggest that respondents??? highest level of athletic performance was predictive of a similarly high level as an official (H(3, n = 217) = 13.37, p < .01, ??2 = 0.06), thus past athletic participation might be beneficial for future officials??? development. Additionally, starting at a younger age as an official was also predictive of reaching a higher level as an official (F(3, 212) = 9.09, p < .001, ??2 = 0.90). Competitive officiating was the most relevant activity for skill development, with national/international level referees consistently officiating more hours throughout their career, while practice activities were not as prevalent. Future studies should attempt to increase the sample size, widen the variety of sports represented, and gather more respondents from lower- and middle-tier officiating backgrounds.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,214 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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