Leader prototypicality in sport: The implicit leadership theories of women and men entering sport management careers     

《Sport Management Review》2020,23(4):640-656

Implicit leadership theories (ILTs) matter because they are used as the benchmark against which people determine who is a leader and who is not. This assessment informs their behavioral responses. People are thought to have a superordinate-level ILT representing their prototypical mental model of leadership and a series of basic-level ILTs. Each of these represents how people conceptualize leadership in particular domains (e.g., sport, politics, and popular culture). In this study, the authors generate the structures of basic-level sport management ILTs for women and men who are about to enter this industry. These form the baseline from which socialization to work, organizational cultures, and the sport management industry begins. The ILTs of women entering sport management careers have a 35-item, 6-factor structure (Sensitivity, Knowledgeable, Physical Attractiveness, Inspirational, Dedication, and Focused), whereas men entering the industry have a 32-item, 7-factor structure (Sensitivity, Dedication, Physical Attractiveness, Focused, Creativity, Inspirational, Courageous). The resulting sport management ILT profiles differ from superordinate ones by emphasizing physical and vitality attributes, incorporating emotional elements, and by eschewing antiprototypical elements. The paper ends with a discussion of the implications for leadership research in sport management.  相似文献   

初中英语课教法的尝试     

李毅君 《西安文理学院学报》2001,16(3):76-77

本文通过对课文教学模式的转变,提高学生学习的积极性、增强培养学生的交际能力和创新能力.  相似文献   

数据挖掘在数字图书馆中的应用   总被引：15，自引：0，他引：15  

王艳 《现代图书情报技术》2002,18(5):8-10

在描述数据挖掘技术与方法基础之上，探讨了数据挖掘在数字图书馆中的应用空间以及其所具有的巨大应用价值。  相似文献   

WWW中文信息自动分类方法研究   总被引：6，自引：0，他引：6  

郑家恒  宋文中 《情报学报》2002,21(5):532-536

本文采用一种基于词的归类技术。在类别词专指度的计算中 ,考虑了类别词在语料中的频度、集中度和分布性等因素。根据HTML语言的标记特性 ,应用三维加权分类算法计算类别权值。采用Bayes公式变型 ,计算WWW中文信息文件归类可信度 ,并按可信度最大归类。对 10 8篇试语料进行测试 ,封闭测试的归类正确率为98 1% ,开放测试的正确率为 83 3%。  相似文献   

技术时代公共图书馆“场所”价值的社会公众认知研究——基于公共平台网络评论文本分析北大核心CSSCI     

金武刚  钟静涵 《图书馆杂志》2022,(1):17-28

在技术时代,公共图书馆作为实体空间的"场所"价值,是关乎图书馆未来发展的重要内容。从公众认知角度探索图书馆"场所"价值,能够发现影响图书馆事业发展的重要因素。经过全面梳理和系统分析,选择上海图书馆、浦东图书馆和滨海新区图书馆三所代表性公共图书馆在公共平台上的网络评论信息,综合运用Python、Jieba分词、SnowNLP等数据采集与分析工具,从高频词分布、情感分析和时间序列三个维度,对社会公众认知情况进行了文本挖掘。分析结果表明,公共图书馆仍然是重要的公共阅读"场所";公共图书馆"场所"服务颇受欢迎,社会评价极为正面;促进文旅融合发展,是当前社会公众对公共图书馆"场所"价值认知的特征所在。在技术时代,公共图书馆应当高度重视"场所"价值的公众认知新变化,可以将文旅融合作为未来发展阶段的重要内容,助力公共图书馆高质量发展。  相似文献   

文本分类中粗分类数据噪声修正的网络算法   总被引：1，自引：1，他引：0  

宣照国  党延忠 《情报学报》2008,27(5)

在文本分类的实际应用中经常使用粗略分类的数据来训练分类器,但是这种数据中经常会包含类别标记有误的数据,这些数据对文本分类结果的精度会造成不良影响。本文针对这个问题提出了一种噪声修正算法,首先建立文档关联网络,把文档上标记的类别作为在网络上划分的集团结构,并用模块度衡量集团结构的质量,通过优化模块度指标把噪声数据调整到合适的类别中,从而提高数据质量。实验结果表明,本文所提算法能够有效修正粗分类数据中的噪声,且有较高的有效性和鲁棒性。该算法可以用于文本分类训练数据的预处理,或作为辅助技术用于文献库建设等工作。  相似文献   

局部文本特征选取算法的比较和改进研究     

李纲  夏晨曦  郑重 《情报学报》2008,27(4)

本文通过实验比较了互信息、χ2统计算法和优势率三种算法在用于局部文本特征选取时对文本分类性能的影响.实验结果显示,在应用于局部特征选择的情况下,文本特征选取算法仍然可以将特征空间的维度降低90%以上,而不降低文本分类的性能.同时,我们发现在应用于局部文本特征选取时,优势率算法的性能不如互信息和χ2统计算法.另外,对于K最近邻分类算法,随着K值的增大,文本分类的查准率在增加,而查全率在降低.最后,本文详细分析了造成这三种算法性能差异的原因,并提出了一种改进算法,来提高优势率算法应用于局部文本特征选取时的性能.  相似文献   

基于统计频率的文本分类特征选择算法研究*   总被引：1，自引：0，他引：1  

张俊丽  赵乃瑄  冯君 《现代图书情报技术》2008,24(11):44-48

通过分析χ2统计量（Chi-square, CHI）的缺陷和不足,针对它对低文档频的特征项不可靠,而且不能说明词条和类别的相关性的缺点,对其进行改进,提出统计频率(Statistical Frequency, SF )算法。实验结果表明,统计频率算法能够弥补这些不足,在文本分类中表现出良好的分类效果。  相似文献   

Two-stage statistical language models for text database selection   总被引：2，自引：0，他引：2  

Hui Yang  Minjie Zhang 《Information Retrieval》2006,9(1):5-31

As the number and diversity of distributed Web databases on the Internet exponentially increase, it is difficult for user to know which databases are appropriate to search. Given database language models that describe the content of each database, database selection services can provide assistance in locating databases relevant to the information needs of users. In this paper, we propose a database selection approach based on statistical language modeling. The basic idea behind the approach is that, for databases that are categorized into a topic hierarchy, individual language models are estimated at different search stages, and then the databases are ranked by the similarity to the query according to the estimated language model. Two-stage smoothed language models are presented to circumvent inaccuracy due to word sparseness. Experimental results demonstrate that such a language modeling approach is competitive with current state-of-the-art database selection approaches.  相似文献   

基于概率神经网络的文本自动分类研究   总被引：10，自引：2，他引：10  

施洁斌 《情报学报》2004,23(2):147-151

本文提出了将一种径向基网络的重要变形———概率神经网络应用于文本自动分类的研究 ,与常用的K 最邻近法相比 ,具有一定的优势 ,特别是在训练集中各类的训练样本数很不平衡时 ;与BP等其他神经网络相比 ,其特点是需调节的参数少 ,不需确定隐层数、隐层中的神经元数量等网络结构 ,比较容易使用。此外 ,从研究中的不同特征选择的评价函数来看 ,它们对分类有一定的影响 ,应用X2 统计进行特征选择的分类正确率最高 ,其次是文本证据权 ,而期望交叉熵的效果最差 ,说明特征选择在文本自动分类中也是非常重要的。  相似文献