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Enregistrement W2200679485 · doi:10.1177/1747954115624824

Exploring coach behaviours, session contexts and key stakeholder perceptions of non-linear coaching approaches in youth sport

2016· article· en· W2200679485 sur OpenAlexaff
Don Vinson, Abbe Brady, Ben Moreland, Niall Judge

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sports Science & Coaching · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingPsychologySession (web analytics)Psychological interventionSituatedElitePerceptionApplied psychologyTriangulationStakeholderQualitative researchQualitative propertyPedagogySociologyPublic relationsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gaining better understanding of coaching pedagogies remains a crucial aspect of developing practice. In particular, pedagogic strategies which do not follow transmission-based, technically focused, approaches have been under-investigated. Furthermore, most investigations into coaching processes have elicited an incomplete understanding of the respective pedagogies due to deficiencies in the methodology such as limited triangulation of methods. This study utilises two systematic observation instruments, field notes, individual coach interviews and parent group interviews in order to investigate non-linear coaching pedagogies in three youth sport environments. The systematic observation instruments revealed a lower rate of coach behaviour than has previously been reported alongside fewer technical interventions and more questioning. The qualitative data revealed three themes; creating an environment of participant centredness, holistic development and authentically situated learning. The methodology effectively elicited understanding of the coaches’ pedagogic strategies. Future research should utilise such methodologies to investigate other sporting environments such as in elite and disability sport, particularly studying those approaches which feature non-linear pedagogies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations31
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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