Analyse de la littérature francophone portant sur l'intervention de l'entraîneur sportif, publiée entre 1988 et 2007
Notice bibliographique
Résumé
Résumé La recherche sur l’intervention en milieu sportif devrait logiquement bénéficier directement aux praticiens qui pourraient ainsi s’en nourrir pour enrichir leur action. Si une analyse de la littérature anglophone a été réalisée (Gilbert & Trudel, 2004), rien ne permet actuellement de caractériser le corpus de références disponible en langue française. Nous avons répertorié les articles parus pendant les 20 dernières années et les avons analysés en vue de comparer les résultats avec ceux de l’étude centrée sur les publications anglophones. Parmi les dimensions prises en compte figurent l’objet de recherche, la méthodologie générale, les instruments de collecte de données utilisés mais aussi les caractéristiques des participants concernés et du contexte d’entraînement. La fréquence annuelle de publication des articles francophones est dix fois moins importante, notamment en raison du nombre restreint de revues disponibles. L’analyse des 48 articles répertoriés indique, entre autres, (a) que l’objet de recherche le plus étudié est le comportement de l’entraîneur (60,4 %), (b) qu’il y a presque autant de recherches quantitatives (43,8 %) que qualitatives (41,7 %), (c) que l’entrevue est l’instrument de collecte de données le plus utilisé (41,7 %), et que (d) les entraîneurs masculins sont plus souvent les participants impliqués dans les études (37,5 %). Dans la discussion, nous soulignons le risque majeur de voir se creuser le fossé entre les chercheurs et les praticiens.
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 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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».