Investigating transformational leadership in action: The case of an effective youth sport coach for athletes with disabilities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
There is growing recognition that Transformational Leadership (TFL; Bass & Riggio, 2006) theory may hold significant potential for exploring coaches' influence on athlete development (Vella, Oades, & Crowe, 2013). Although previous research demonstrates that transformational coaching behaviours may have important implications for athlete outcomes (Arthur et al., 2011; Charbonneau et al., 2001), studies examining how coaches apply these behaviours in the youth sport context are limited. The aim of the present work was to investigate an effective youth sport coach's use of transformational coaching behaviours within a program for athletes with disabilities. Semi-structured interviews were conducted with the participant. Interview data were analyzed using an inductive-deductive thematic analysis (Braun & Clarke, 2006), with TFL as the deductive guiding framework. Results revealed eight principles that guided the coach's application of TFL in youth sport: (i) Adopting a person-centred approach, (ii) developing mutually respectful and trusting relationships, (iii) learning from one's mistakes, (iv) believing in one's athletes, (v) recognizing accomplishments, (vi) encouraging athlete input, (vii) adapting to individual needs, and (viii) finding time for fun. Overall, the principles emphasized the creation of caring coach-athlete relationships that fostered athletes' self-determined motivation, confidence, and well-being. These findings provide theoretical insight regarding the application of TFL within the youth sport context and disability sport. Practical recommendations for youth sport coaches who wish to integrate TFL principles into their own coaching practices, as well as potential avenues for future research are discussed.
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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 | 0,000 |
| 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 découle