MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2310221429 · doi:10.1080/1612197x.2015.1114504

Experiences of competitive masters swimmers: Desired coaching characteristics and perceived benefits

2016· article· en· W2310221429 sur OpenAlexaff
Gillian Ferrari, Gordon A. Bloom, Wade Gilbert, Jeffrey G. Caron

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sport and Exercise Psychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingPsychologyAthletesThematic analysisApplied psychologyCompetitive athletesCompetitive sportPerceptionMedical educationQualitative researchPhysical therapyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to examine the experiences of competitive masters swimmers by asking them to describe desired coaching characteristics and perceived benefits associated with masters swimming. The research questions guiding this study were: What are masters swimmers’ desired coaching characteristics? What are masters swimmers’ perceptions regarding the benefits of participating in masters athletics? Semi-structured interviews were conducted with six competitive male masters swimmers aged 49–64 and the qualitative data were analysed using a thematic analysis. According to the athletes, their coaches used effective communication skills to establish positive environments that led to social, health, and performance improvements. In addition, the athletes reported how their coach's kept them focused and motivated prior to competitions when their training became more challenging. Results from this study are of interest to masters swimming athletes and coaches, and could be used to inform the development and design of programs that could optimise the performance and enjoyment of competitive masters swimmers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations26
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Sport and Exercise PsychologyMême sujetSport Psychology and PerformanceTravaux en français237 207