The Sport Partnership Collective: Advancing the science and practice of meaningful research partnerships
Notice bibliographique
Résumé
Research partnerships can play a role in translating/mobilizing sport knowledge in practice to improve research access, use, and comprehension. These partnerships are plentiful in sport, and hold potential for real-world impact, yet little is known about how to optimize their effectiveness. The Sport Partnership Collective (SPC) is a group dedicated to advancing research, capacity development, and support for research partnerships in sport. Grounded in principles of meaningful engagement, the SPC promotes partners' awareness, reflection, and actioning of strategies to foster positive partnership experiences that highlight shared decision-making, knowledge exchange, and co-production (Hoesktra et al., 2021). The objectives of this presentation are to explore the value of meaningful research partnerships, describe the SPC's application of meaningful engagement strategies, and propose actionable steps to develop and support meaningful research partnership science and practice. Through co-delivery by a researcher and knowledge user within the SPC, the presentation will first highlight the potential of sport research partnerships for driving advancements in research and practice, challenges in establishing effective partnerships, and the need for capacity support within the sport sector. Then, examples will be shared of how the SPC leveraged meaningful engagement principles to improve their own collaboration, knowledge exchange, and real-world impact. Finally, a co-generated agenda will be proposed which calls for sport sector development and support in research partnership educational opportunities, connection activities, and resource/toolkit creation. By offering an inside look at partnership development, this presentation provides practical insights and critical next steps to advance sport partnership research and practice.
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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 | 0,202 | 0,189 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,055 |
| Communication savante | 0,053 | 0,065 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,064 |
| Intégrité de la recherche | 0,030 | 0,038 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,009 |
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 ».