Canadian major junior ice hockey coaches' perceptions regarding the identification, management, and transformation of difficult athletes
Notice bibliographique
Résumé
Difficult athletes withhold effort, possess negative emotions, mistreat teammates, defy coaches, and break team rules (Cope, Eys, Schinke, & Bosselut, 2010). These difficult behaviours will disrupt team functioning if they are not identified and managed properly. Given that most coaches will encounter difficult athletes during their careers, it is surprising that little empirical attention has examined their role(s) in managing these individuals. The purpose of this study was to explore this topic from the perspective of expert Canadian Hockey League (CHL) coaches. Using a transcendental phenomenological approach (cf. Moustakas, 1994), we interviewed eight CHL head coaches and inductively analyzed the interview data. The results indicated that the management of difficult athletes involved a 6-step process: (1) early identification, (2) addressing concerns, (3) providing clear expectations and roles, (4) enforcing consequences, (5) making progress through process goals, and (6) transforming difficult behaviours. This presentation will explain how coaches can effectively manage difficult athletes, including the importance for coaches to develop their emotional intelligence to recognize and then manage difficult athletes—sooner rather than later. Moreover, these results point to the importance of coaches reaching out to athlete leaders, teammates, trainers, and billets to help transform difficult athlete behaviours. These findings have practical application for all coaches as well as other members of the sport environment, such as assistant coaches, general managers, and athletic directors so they can support head coaches in the management of difficult athletes.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».