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Enregistrement W77919102 · doi:10.4324/9780203885581-43

Issues in the management of voluntary sport organizations and volunteers

2010· book-chapter· en· W77919102 sur OpenAlexaboutno aff
John Schulz, Geoff Nichols, Christopher John Auld

Notice bibliographique

RevueRoutledge eBooks · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClubCoachingVoluntary associationVariety (cybernetics)PopulationPolitical scienceTurnoverPublic relationsSport managementPsychologyManagementSociologyMedicineDemographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Australia, Canada, parts of Europe, and the United Kingdom, the provision of sport has a long tradition of reliance on volunteers. Volunteers perform a variety of duties ranging from coaching, maintaining grounds, and providing transportation through to senior management and development roles such as chairpersons, club secretaries, and treasurers. Volunteers come from a variety of backgrounds: some are (ex-)players who wish to pass on the experiences that they received; some are parents supporting their children’s involvement; and others are individuals helping their local community (Cuskelly et al. 2006a). Voluntary sport organizations (VSOs) vary considerably in size and complexity. The largestarea of sports volunteering activity is within sports clubs run by their members, and the majority of these operate within a governing body structure. In England there are over 100,000 sports clubs run by volunteers, involving over eight million volunteers (Taylor et al. 2003). In Australia, over 1.7 million people volunteer in sport and over a third of these contribute 140 hours or more of their time each year (ABS 2009). Research in European countries suggests that between 2.6 per cent (France) and 6 per cent of the population regularly volunteer in sport (see Coalter 2007). Volunteers are important in all facets of the sports governing body structure which may have local, regional, and national levels; even at national governing body level, volunteers play critical roles as administrators and policy makers. The relative importance of paid staff varies considerably between national governing bodies (NGBs): the few wealthy ones, such as the Rugby Football Union in England, employ considerable numbers of paid staff, both centrally and across the country, but small NGBs rely almost entirely on volunteers. In relation to this chapter, the most important feature of volunteering within sports clubs is that the clubs are relatively small and are run by volunteers themselves. Paid staff are most likely at the NGB level and, while their influence over clubs is restricted by the considerable autonomy of the clubs, they have indirect ‘control’ by directing and implementing policy. Another important area of sports volunteering is events. These vary far more in size thando sports clubs. The 2012 London Olympics will require 70,000 volunteers; the nearest comparable event in the UK, the 2002 Commonwealth Games in Manchester, required 10,500 volunteers (Ralston et al. 2004). However, there are innumerable small local events, run by clubs, local government, or a wide variety of other organizations. Unlike sports clubs, events are more likely to be managed by paid staff. Secondly, they are more likely to involve volunteerswhose commitment is restricted by time and event; what has been termed ‘episodic volunteers’ (Auld 2004). From an academic perspective, the struggle to manage volunteers and VSOs appears to stemlargely from incomplete understandings of what it means to volunteer and the process of managing sports organizations. This chapter explores three ‘management’ issues currently facing sport: first, the differences between managing VSOs and other types of organizations; second, the differences between managing volunteers and employees; and, finally, the differences in managing episodic volunteers.

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)0,076
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,111
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0760,111
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0240,028
Communication savante0,0300,019
Science ouverte0,0080,018
Intégrité de la recherche0,0140,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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