Examining how learning contexts influence youth's perceptions of life skills development in recreational and competitive sport
Notice bibliographique
Résumé
Recently, Pierce, Gould, and Camiré (2017) developed a definition and model detailing individuals' process of learning and subsequent application of life skills (i.e., transfer). Given that the model is new, no empirical research has yet been conducted to test it. As such, the purpose of the present study was to test the Pierce et al. (2017) model, particularly the 'Learning Contexts' component. Fifty-five youth (Mage=14.5, SD=1.74; 17 male, 38 female; 38 competitive, 17 recreational) participated in individual semi-structured interviews to understand their perceptions on life skill development. A deductively oriented thematic analysis (Braun, Clarke, & Weate, 2016) was employed to analyze the data using Pierce et al.'s (2017) model. Findings indicated that the 'Sport Learning Context' and 'Family Learning Context' were the two most prominent settings where life skills development occurred. Differences between the 'Inherent Demands of Sport' and 'Program Design' were acknowledged by the youth. Further, differences were identified in the perceived importance of 'Coaches' Characteristics and Coaching Strategies' across youth from recreational and competitive programs. Practical implications of the study for coaches and program developers are explored. Limitations and future directions 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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».