Investigating transformational leadership in action: The case of an effective youth sport coach for athletes with disabilities
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,015 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».