Notice bibliographique
Résumé
This study examined how model youth football coaches developed their leadership styles. Six model youth football coaches (M age = 46 years, SD = 6), and one athlete from each stage of the coaches’ careers (early, middle, recent; n = 18, M age = 24 years, SD = 4) were purposefully sampled. Each participant completed an initial semi-structured interview. Coach interviews focused on their leadership behaviours and factors that contributed to their development as leaders. Athlete interviews focused on their former coaches’ leadership behaviours. The coaches then participated in second interviews to further explore factors that contributed to their evelopment as leaders. Data analysis was informed by Thorne’s (2016) interpretive description methodology. Results were organised in two sections. The first section presents the coaches’ and athletes’ perspectives of the coaches’ leadership styles, based on the charismatic, ideological, and pragmatic (CIP) model of outstanding leadership (Mumford, 2006). The majority of the coach behaviours as reported by coaches and athletes aligned with a pragmatic leadership style. However, none of the coaches or athletes reported behaviours that aligned entirely with one style, and each coach demonstrated some mixed leadership behaviours from each style. The second section presents factors that contributed to the development of outstanding leadership in model football coaches. Role models; networks of coaches; experience and reflection; and formal, non-formal, and informal learning were identified as factors that contributed to the development of outstanding leadership. Practical implications that arose from these findings are discussed, including the utility of teaching coaches about a range of leadership behaviours and styles, and creating mentorship and networking opportunities for coaches to develop their leadership.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,001 | 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 ».