As trocas de comissão técnica e suas ressonâncias em equipes do futebol profissional: uma análise psicossocial
Bibliographic record
Abstract
Objetiva-se identificar condições e justificativas frente às trocas de comissões técnicas no futebol, analisar suas ressonâncias em equipes do futebol profissional buscando compreender decorrências psíquicas/comportamentais nesses processos. Partiu-se de revisão bibliográfica, observações e entrevistas com atletas, integrantes de comissão técnica e dirigentes de três clubes profissionais do futebol brasileiro. Dentre os motivos argumentados favoráveis às mudanças estão ausência de resultados positivos/vitórias, pressão, precipitação dos clubes, despreparo/equívoco dos dirigentes, dificuldades/problemas de relacionamento, como perda de comando/liderança do treinador. Contudo, a partir de uma análise psicossocial, foram constatadas outras ressonâncias na produção da equipe que requerem elaboração de um esquema conceitual e referencial comum ao grupo, ligada a processos de comunicação e aprendizagem, necessário a uma adaptação ativa frente a situações de mudança. Mostra-se necessária uma atenção às ansiedades básicas que emergem nesse processo que, se não “trabalhadas”, podem levar o grupo ao modo estereotipado e burocratizado de se relacionar com sua tarefa.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".