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Enregistrement W7009744672

An examination of team structure and its implications for subgroups in an individual sport setting

2018· dissertation· en· W7009744672 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesTeam sportTrack and field athleticsThematic analysisEvent (particle physics)Perspective (graphical)Field (mathematics)Multitude
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite growing research interest in the social dynamics of sport teams, the smaller groups that emerge from within a total team have largely been overlooked. This is concerning given that preliminary investigations highlight the inevitability of their presence, in addition to the potential for them to generate both adaptive and maladaptive outcomes (Martin et al., 2015, 2016; Wagstaff et al., 2017). However, several shortcomings identified in this exploratory body of literature were its (a) inclusion of only one perspective (either athletes or coaches), (b) from a range of different sport teams, without consideration for (c) changes over time, and (d) the specific sport structure that might predispose division within a team. As such, the purpose of this study was to explore how sport structure predisposes a team to subgroup and clique formation, and thus, influences athlete interactions and team functioning. Track and field was chosen as it represents an individual sport composed of several smaller teams ranging in teammate interdependence and event types. An in-depth case-study design was selected, composed of several interviews conducted over the course of a competition season. A single Canadian intercollegiate track and field team was selected, wherein 15 participants (4 coaches, 11 athletes) provided various perspectives from across the team. Semi-structured interviews were conducted early and post season, and transcripts were analyzed using a combination of thematic and exception analyses (Braun et al., 2016; Phoenix & Orr, 2017). Results indicated that this track and field team had a multitude of inherent structural constraints (sport type, event type, facility/schedule limitations, team size, change over time) that directly impacted athlete interactions and predisposed the group to subgroup and clique formation. Consequently, much of the team’s energy was directed toward the management of the social environment (e.g., athlete interactions, cooperation) by undertaking team building activities, utilizing the leadership core, emphasizing consistent and quality communication, and generating individual buy-in. These findings have both theoretical and practical implications and are discussed as they related to the literature. Future directions and study strengths and limitations are advanced herein.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,257 · 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'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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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