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Enregistrement W2810565150 · doi:10.1080/21640629.2018.1487632

The cyclical relationship between physiology and discipline: one endurance running coach’s experiences problematizing disciplinary practices

2018· article· en· W2810565150 sur OpenAlexaff
Timothy Konoval, Jim Denison, Joseph P. Mills

Notice bibliographique

RevueSports Coaching Review · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensSt. Mary's UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingDisciplineProblematizationPsychologyMedical educationEngineering ethicsSociologySocial scienceMedicineEpistemologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There have been numerous calls by coaching researchers for Foucauldian-informed coach developers to help coaches change their practices to be less reliant on discipline’s techniques and instruments. In this paper, we explored what it might mean for a Foucauldian-informed coach developer to work collaboratively with a male university endurance running coach as he learned how to problematize the use of discipline. More specifically, we examined some of the barriers, challenges, and opportunities that the coach experienced as he attempted to learn, in collaboration with the first author, how to question the unintended consequences of discipline’s techniques and instruments and rethink the “total effects” of his coaching practices. The results revealed that the coach was able to show a degree of problematization, however, in the field the deep-rooted connection between endurance running, physiology, and discipline made coaching for him in a less disciplinary way a challenge. To conclude, Foucauldian-informed coach developers working in sports where physiology is the predominant sport science could use specific pedagogical strategies that work with and explicitly complicate the strong cyclical relationship between discipline and physiology to help coaches implement practices that are less dominated by, not absent of, physiology.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,314 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations38
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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