Youth sport programs' facilitation of developmental experiences: Examining the role of program characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Background: A growing body of research suggests youth sport programs can foster positive youth development (PYD) (Fraser-Thomas et al., 2005). While researchers have begun to examine the role of select program characteristics in influencing youths’ developmental outcomes (Bruner et al., 2011; Wilkes & Côté, 2010; Zarrett et al., 2008), limited studies have examined the relative contribution of various key program characteristics to PYD outcomes, or focused specifically on coach gender in relation to athletes’ gender. The purpose of this study was to examine the role of sport setting (team/individual), time investment, age, and coach gender (in relation to athlete gender) in contributing to youths’ developmental experiences. Methods: 879 Canadian youth between 9 and 19 years old, involved in 23 different sports completed the Youth Experiences Survey for Sport (YES-S; MacDonald et al., 2012), and provided information on their sport program’s characteristics. Five separate multiple regression analyses were run, for each of the five domains of the YES-S. Results: Male athletes coached by males and male athletes coached by a mixed gender coaching staff had significantly more negative experiences within their sport program. Team sports were associated with higher scores in personal and social skills, cognitive skills, and initiative; however, team sport athletes also had more negative experiences. Programs that required more invested time were associated with higher personal and social skills, and cognitive skills. Older athletes scored lower in cognitive skills. Conclusion: Findings suggest the importance of considering program characteristics such as coach gender in relation to athlete gender when designing youth sport programs to facilitate PYD. Future research is needed to explore processes and mechanisms within youth sport programs that may be underlying youths’ differences in developmental experiences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».