MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2271571333

How and Why University Coaches Define, Identify, and Recruit ‘Intangibles’

2010· article· en· W2271571333 sur OpenAlexaboutno aff
M. Ryan Flett, Daniel Gould, Amanda L. Paule, Richard Schneider

Notice bibliographique

RevueInternational journal of coaching science · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaturity (psychological)PsychologyAthletesPsychosocialCoachingSport psychologyValue (mathematics)Life skillsApplied psychologyCompetitive sportMental toughnessPublic relationsSocial psychologyMedical educationPedagogyDevelopmental psychologyPolitical scienceMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to explore the importance of psychosocial development in competitive university sport. While research in positive youth development (PYD) has increased in recent years, many perspectives have not yet been studied. The mission of PYD is to develop intangible qualities such as learning life skills, developing character, etc(Danish, Forneris, Hodge, & Heke, 2004; Gould & Carson, 2008). There is an implied and some times even an explicit conflict of interests between competitive and developmental sports (Shields & Bredemeier, 2009). In-depth interviews were conducted with 10 Canadian university coaches who were highly trained, experienced, and successful in their respective sports. Results from this study support three conclusions. (a) Coaches described essential intangible attributes such as social character, trustworthiness, maturity, challenging one’s self, being a positive person, toughness/resiliency, motivation, work ethic, and various sport psychology skills. (b) Competitive coaches highly value athletes with life skills, character, and other intangible assets. (c) Coaches have specific strategies for assessing and identifying players with stronger intangibles, as well as for filtering out recruits who severely lack these positive qualities.

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)0,001
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 enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 GPT0,312
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations7
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational journal of coaching scienceMême sujetMotivation and Self-Concept in SportsTravaux en français237 207