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Enregistrement W2154429459 · doi:10.1260/174795406777641221

What the Coaching Science Literature Has to Say about the Roles of Coaches in the Development of Elite Athletes

2006· article· en· W2154429459 sur OpenAlexaffabout
Pierre Trudel

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sports Science & Coaching · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingAthletesEliteElite athletesSports scienceTalent developmentPsychologyApplied psychologyPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyMedicinePedagogyPolitical sciencePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The story of John Naber about his progression to the Olympics Games is a good illustration that the road to expertise is long and has many unpredictable events. In the last 20 years, sport researchers have tried to understand what it takes to become the best among the best. For any one interested in sport expertise, I recommend the book edited by Starkes and Ericsson [1] Expert Performance in Sports: Advances in Research and Sport Expertise. In this book, the authors try to answer two main questions: How much of being the best is related to training, and how much is based on one’s genetic, physical, and emotional makeup? Furthermore, in the quest to be the best, how important are coaches, competition, and access to facilities and resources? If we focus on what the coaching science literature has to say about the different roles that coaches play in athletes’ development, additional information can be found in recent studies where elite athletes and/or coaches have been questioned/interviewed. It is interesting to note that the researchers contributing to this topic are from different countries. In the United-States, the work of Gould and colleagues [2, 3] on Olympic athletes and coaches are instrumental; while in Canada, we must consider the work of Salmela and colleagues [4, 5, 6, 7, 8] and Cote and colleagues [9, 10, 11]. In England we have to mention Lyle [12], Jones and colleagues [13, 14, 15], as well as Jowett and colleagues [16, 17]. Finally, in France, the work of Arripe-Longueville and colleagues [18, 19], and the study of Saury and Durand [20] are often referenced. A search in any sport research databases using the names of these authors will provide reading for hours. For the remainder of this short article, I would like to share with you what the coaching literature has to say about questions that came to my mind while reading John Naber’s story.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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