Catch the Feeling of Flying: Guided Walks Through a Trampoline Olympic Development Environment
Notice bibliographique
Résumé
Olympic-medal performances represent peak accomplishments in athlete development. Seanor, Schinke, Stambulova, Ross, and Kpazai identified environmental factors in a high-performance Canadian trampoline sport environment that developed decorated Olympic medalists. The current intrinsic case study was authored to further highlight the idiosyncrasies of a high-performance trampoline environment (re)presenting stories garnered from this localized Canadian sport environment. Through guided walks, a mobile method of conversational interviews, three contextual experts who are engaged in the development of Olympic athletes provided tours of their sport environment. Each contextual expert’s guided walk played out uniquely in relation to his or her ascribed role (i.e., Olympic coach, assistant coach, and Olympic champion). Three main themes were identified through interpretive thematic analysis: creating lift (subthemes: facility design, sport-culture paragons), providing a tailwind (subthemes: establishing athlete–coach partnerships, team interactions), and soaring onto the Olympic podium (subthemes: preparing athletes to be untethered, competitive collaboration). Each theme is presented through three portrait vignettes, with discrete vantages derived from each contextual expert to illuminate the context from idiosyncratic ascribed roles within the environment. These stories create a rich (re)presentation of a high-performance sport environment through the interplay of the contextual experts’ narratives, their surrounding context, and their Olympic-podium accomplishments.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,017 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».