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Enregistrement W2913229021 · doi:10.1123/iscj.2017-0094

Coach Burnout: A Scoping Review

2019· review· en· W2913229021 sur OpenAlexaff
Peter Olusoga, Marte Bentzen, Göran Kenttä

Notice bibliographique

RevueInternational Sport Coaching Journal · 2019
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutPsycINFOCoachingPsychologyApplied psychologyInclusion (mineral)Medical educationMEDLINEClinical psychologySocial psychologyMedicinePsychotherapistPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coaches’ experiences of burnout and stress have been popular topics for research within sport psychology, particularly over the last decade. The purpose of this scoping review was to provide an up-to-date and critical review of the coaching burnout literature, consolidate research findings, assess current methodological and conceptual trends, and identify avenues for research in this area. Five electronic databases were used to conduct the literature search up to September 30th, 2017 (PsycINFO, Web of Science, PubMed, SPORTDiscus, ORIA, Google Scholar). Initially, 65 papers, reviews, and books chapter were identified, but through an iterative process, 45 peer-reviewed, published articles satisfied the inclusion criteria, and the data from these studies was charted. Findings indicated that coach burnout literature is explored from a number of different theoretical perspectives, and shortcomings were identified regarding constructs and concepts used, and research quality. Based on consolidated findings, key challenges are identified, and recommendations for future research are suggested. Recommendations include the use of designs that fully capture the enduring nature of the burnout experience, further consideration being given to the measurement of coach burnout, and further research exploring the clinical treatment and prevention of burnout in coaching contexts.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0250,019
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,110
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,368 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations105
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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