Motivational interviewing and university sport in canada: What do head coaches say?
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Grounded in Motivational Interviewing (MI; Miller & Rollnick, 2013), the aim of this exploratory study was to describe situations in sport where coaches report using MI when interacting with athletes. Methods: Using a non-experimental design, male (n = 91) and female (n = 27) head coaches representing twenty-one sports competing at the university-level across Canada reported their use of open-ended questions, affirmations, reflections, and summaries (OARS) with athletes in the following situations: (a) Designated practice sessions, (b) Competitive matches/games, (c) Team/Individual meetings on a 0 (never) to 4 (always) Likert type scale. Results: Coaches reported using affirmations (M = 2.91±0.65), open-ended questions (M = 3.08 ±0.72), summaries (M = 2.38± 0.83), and reflections (M = 2.04±0.83) across each situation. Combined overall average use of OARS was also evident across meetings (M = 2.82±0.54), practices (M = 2.45±0.53), and games (M = 2.20±0.58). Significant within-subject ANOVAS using Grenhouse-Geisser corrections indicated differences in use of each OARS skill, as well as differences in overall combined use of OARS across situations (both p values less than .05). Bonferroni pairwise comparison indicated that each individual OARS skill differed from the other, and combined use of OARS was different across each situation (all p values less than .05). Discussion: Coaches in this study reported communicating with athletes in ways germane to MI in various situations, which suggests that studying MI in relation to coach-athlete relations is a potential area of research that may strengthen our understanding of coach-athlete communication.Acknowledgments: Research funded by the Ontario Graduate Scholarship
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».