A description and comparison of youth sport coach leadership behaviours in training and competition
Notice bibliographique
Résumé
Research examining the influence of coach leadership behaviours in youth sport is limited (Vella et al., 2013). Accordingly, it is important to generate baseline descriptive data, revealing the extent to which leadership behaviours are currently being employed by youth sport coaches (Potrac et al., 2000). Thus, the purpose of this study was to explore and contrast youth sport coaches' full-range leadership behaviours (i.e., transformational, transactional, laissez-faire and toxic leadership; Bass & Avolio, 1994) across playing contexts (i.e., training and competition). To this end, a systematic observation was employed to examine the frequency of coaches' leadership behaviours. Seven head coaches of youth soccer teams and 46 athletes (Mage = 14.37, SD = 1.32, 28 female) were observed during one training session and one competition for a total of 14 observation sessions. Coaches' leadership behaviours were coded in a continuous, time-based manner for the duration of each recorded session using the Coach Leadership Assessment System (CLAS: Turnnidge & CA´tA©, submitted). A repeated measures ANOVA revealed that coaches most frequently exhibited inspirational motivation, (M = 3.39), intellectual stimulation (M = 1.48), individualized consideration (M = 1.25), transactional (M = 0.99), idealized influence (M = 0.65), laissez-faire (M = 0.11), and toxic (M = 0.06). Additionally, our findings indicate that leadership behaviours, as a whole, were significantly more prevalent in training (M = 2.07) compared to competition (M = 0.12). These findings provide insight into the leadership behaviours employed by coaches across playing contexts. Practical implications and future directions will be 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».