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Enregistrement W2411066809 · doi:10.1123/tsp.2015-0050

The Development, Implementation, and Evaluation of an Athlete Leadership Development Program With Female Varsity Athletes

2015· article· en· W2411066809 sur OpenAlexaff
Ashley M. Duguay, Todd M. Loughead, Krista J. Munroe‐Chandler

Notice bibliographique

RevueThe Sport Psychologist · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyLeadership developmentAthletesApplied psychologySport psychologyGroup cohesivenessCohesion (chemistry)Positive Youth DevelopmentFocus groupSocial capitalMedical educationSocial psychologyPublic relationsPhysical therapyPolitical scienceDevelopmental psychologyMarketingSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the current study was to develop, implement, and evaluate a season-long athlete leadership development program. Participants were 27 female varsity athletes who participated in four leadership workshops throughout the season, each 1 hr in duration. All of the participants completed inventories measuring leadership behaviors, cohesion, communication, athlete satisfaction, and peer motivational climate. Overall, the results showed significant differences in regards to leadership behaviors, athlete satisfaction, and peer motivational climate from pre- to postintervention. Further, follow-up focus groups were also conducted to assess the social validity of the leadership development program. These focus groups revealed important insight into program structure, influence of the program, leadership challenges, and suggestions for future improvements. These findings provide researchers, sport psychology consultants, and coaches with important information regarding the effectiveness of this athlete leadership development program in targeting human and social capital development.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,259
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,179 · 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'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

Citations42
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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