A Case Study of a Parasport Coach and a Life of Learning
Notice bibliographique
Résumé
The complex process of sport coaching is a dynamic and evolving practice that develops over a long period of time. As such, a useful constructivist perspective on lifelong learning is Jarvis’ (2006, 2009) theory of human learning. According to Jarvis, how people learn is at the core of understanding how we can best support educational development. The purpose of the current study is to explore the lifelong learning of one parasport coach who stood out in his feld, and how his coaching practice evolved and developed throughout his life. A thematic analysis (Braun & Clarke, 2006) was used to extract themes and examples from three two-hour interviews as well as interviews with key collaborators in his coaching network. The findings reveal a coach whose coaching practice is founded on pragmatic problem solving in the face of a lack in resources; an investment in formal and nonformal adapted activity education at the start of his parasport career; and observation, communication, and relationship-building with his athletes and the parasport community. Suggestions are provided for coach developers on how they might invest resources and create learning opportunities for coaches of athletes with a disability.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».