A framework of cognitive biases that might influence talent identification in sport
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive biases impair effective talent identification in sport and thereby can impact the long-term success of sport organisations. However, a framework is lacking to identify and overcome those biases. The aim of this paper was to develop a framework of cognitive biases that could influence talent identification in sport. We reviewed the scientific and popular literature and identified 38 biases that we rated likely to impact decisions when making judgements of talent. We used cluster analysis to classify the biases into a taxonomy of five clusters: (1) sequential effects that might influence decisions based on the order in which information occurs (e.g. the anchoring bias); (2) presentation effects that could influence decisions according to how information is presented or gathered (e.g. the framing effect); (3) cognitive models that may influence decisions according to the observer's mental understanding of the world (e.g. confirmation bias); (4) association effects that could influence decisions according to (often false) relationships identified by the observer (e.g. correlation bias); and (5) egocentric effects that might influence decisions according to the observer's view of themselves and their position in society (e.g. bandwagon effect). The results provide a framework for uncovering biases that might influence talent identification in sports.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle