New Ideas for High Performance Coaches: A Case Study of Knowledge Transfer in Sport Science
Notice bibliographique
Résumé
Research related to how coaches learn concludes that coaches most often learn from other coaches. So far, there has been little evidence to suggest that coaches rely on sport scientists for their information, which would indicate minimal interaction between sport scientists and coaches. The purpose of this study was to determine the type and source of new ideas that high-performance coaches use to understand the extent to which sport science is the source of those ideas. This project utilized a single case study design involving a group of 20 high-performance coaches in 12 different sports in a university environment, which one would expect to be conducive to interaction between sport scientists and coaches. The method included the administration of a questionnaire, followed by a structured personal interview. Our findings suggest that these coaches do believe that sport science can contribute to coaching, are interested in having a sport scientist work with them, and are motivated to find and implement new ideas in their sport programs. Despite this, most of the respondents indicated they usually get those new ideas from other coaches, or from coaching clinics and seminars, and not from sport scientists or their written work. Reasons stated included a lack of time to look for new ideas and hence the use of expedient sources, and a lack of interest in academic publications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».