Notice bibliographique
Résumé
<!-- /* Font Definitions */ @font-face {font-family:"Times New Roman"; panose-1:0 2 2 6 3 5 4 5 2 3; mso-font-charset:0; mso-generic-font-family:auto; mso-font-pitch:variable; mso-font-signature:50331648 0 0 0 1 0;} @font-face {font-family:Arial; panose-1:0 2 11 6 4 2 2 2 2 2; mso-font-charset:0; mso-generic-font-family:auto; mso-font-pitch:variable; mso-font-signature:50331648 0 0 0 1 0;} /* Style Definitions */ p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal {mso-style-parent:""; margin:0in; margin-bottom:.0001pt; text-align:justify; mso-pagination:widow-orphan; font-size:12.0pt; font-family:Arial;} table.MsoNormalTable {mso-style-parent:""; font-size:10.0pt; font-family:"Times New Roman";} @page Section1 {size:8.5in 11.0in; margin:1.0in 1.25in 1.0in 1.25in; mso-header-margin:.5in; mso-footer-margin:.5in; mso-paper-source:0;} div.Section1 {page:Section1;} --> Research indicates that the culture of sport tends to promote mythologized perceptions of the benefits of participation for youth (Giulianotti, 2004). However, a growing body of literature suggests (e.g., Brackenridge 2007; David 2005, Author 2010a) that abusive coaching behaviours may be prevalent in the youth sport system. Estimation of the problem and resultant policy development has been hindered by the lack of monitoring of these behaviours in these contexts. It is the purpose of this study to examine both (a) the extent of negative coaching behaviours in four youth sports; and (b) the utility of an online system of behavioural management (i.e., monitoring). For this study three independent raters collectively identified 256 behaviours from 164 comments made by officials in four different sports (ice hockey, baseball, football, and basketball). The behaviours were then deductively analyzed and categorized using the Typology of Coaching Transgressions (TOCT) model (Author et al. 2010a). The original data were collected by the Justplay Behaviour Management Program (JPBMP). Results indicate that across all sports 77% of all harmful coaching behaviours are indirect in nature. Additionally, across all sports the psychological (38%) and modeling categories (27%) contain the greatest percentage of harmful behaviours. The two contact sports contained the greatest number of direct and neglectful abuses. Discussion revolves around the importance of providing data for the development of policies regarding coaching behaviours and also the utility of the TOCT model in the identification of negative coaching behaviours.
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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 | 0,019 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,010 |
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 ».