Incongruence in the coach-athlete relationship: Potential consequences from misunderstanding
Notice bibliographique
Résumé
Achieving a shared understanding facilitates positive interpersonal interactions in dyadic relationships (Laing et al., 1966). Based on a case study of a large competitive sport team, we assessed perceptions of the coach-athlete relationships from the perspective of both the coach and each athlete. Each athlete (n = 60) completed the Coach-Athlete Relationship Questionnaire (Jowett & Ntoumanis, 2004) in regard to the head coach of the team (e.g., I feel close to my coach) and a measure of role satisfaction. Meanwhile, the head coach completed a questionnaire designed to assess his meta-perceptions of what each player would report regarding the coach-athlete relationship. We used polynomial regression analysis coupled with response surface methodology to examine how these different perspectives of the coach-athlete relationship relate to athletes' role satisfaction. The regression equation accounted for significant variance in athletes' satisfaction with their role (?R2 = .53, p < .001). The response surface patterns revealed a concave slope along the line of discrepancy (b = -1.08, p = .023) and a positive linear slope along the line of agreement (b = 1.52, p < .001). Put simply, role satisfaction decreased as athletes' perceptions of the coach-athlete relationship began to deviate from the coach's meta-perceptions of the relationships. In addition, role satisfaction was higher when similarity was achieved at a higher absolute level, when compared to similarity at a lower absolute level. In sum, athletes were more satisfied with their role when their perceptions matched the coach's meta-perceptions, and both of them viewed the relationship positively
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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 | 0,039 | 0,187 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».