Coaching Graduate Education: from Wild West to Established Territory
Notice bibliographique
Résumé
The transdisciplinary field of coaching is growing rapidly and becoming better integrated into the development of human capital as a way to help individuals, groups, and organizations maximize performance. Today there are more than 40,000 people worldwide who identify themselves as professional coaches. In this fast-paced growth, coaching education programs proliferate, with a lack of consistency. In this symposium, we will discuss the challenges involved by the current evolution of coaching moving from its current “wild-west” state to a more “established territory”. We will thus share some current trends and issues facing the expansion of coaching and the move from merely training coaches to educating and developing coaching. We will explore what, if any, role higher educational institution can and should play and by what standards this work should be assessed. Topics for presentation and discussion include: ‘Taming the wild: The state of affairs in coach training and education’; ‘Exploring the Territory: Challenges facing the preparation of coaches’; ‘Mapping the Frontier: Coaching Competencies and Coach Education’; ‘Establishing the Territory: Program Standards’; ‘Forming a Nation: Coaching as an Emerging Area of Professional Practice and Academic Specialty’.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,018 |
| Communication savante | 0,018 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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 ».