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Enregistrement W2765699207 · doi:10.1177/1747954117739717

The learning pathways of Brazilian surf coach developers

2017· article· en· W2765699207 sur OpenAlexaff
Vinícius Zeilmann Brasil, Valmor Ramos, Michel Milistetd, Diane M. Culver, Juarez Vieira do Nascimento

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sports Science & Coaching · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAdventure Sports and Sensation Seeking
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocializationThematic analysisContext (archaeology)SituatedPsychologyFormative assessmentPerceptionApplied psychologyQualitative researchSocial psychologySociologyPedagogyComputer scienceSocial scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to explore the learning pathways of five Brazilian surf coach developers, in order to understand how they became coach developers. A case study was conducted with five surf coach developers working in the sport participation context, and linked to a legally organized Brazilian surf federation. Three main research topics guided the semi-structured interviews: participants’ experiences as a surfer, as a surf coach, and as a coach developer. Data were analyzed using thematic analysis to explore the participants’ perceptions of the experiences around becoming a surf coach developer. The study revealed a pattern of formative experiences for the participants, across their lives and careers. Their experiences as a surfer and as a surf coach, as well as their exposure to the surfing environment and their contact with significant others, influenced in their engagement in surfing and in the surf coach context; leading them eventually to the desire to share knowledge with others. Becoming a surf coach developer in this study corresponded to a mutual socialization process across a lifetime. This process was marked by situated socio-cultural aspects of different life phases, strongly influenced by the social relations established in immediate contexts (family) and with other specific groups (surfers, coaches, and developers).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil0,820

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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