Understanding sources of knowledge for coaches of athletes with intellectual disabilities
Notice bibliographique
Résumé
Coaching is a multidimensional concept that is influenced by a number of factors. Recent research has investigated the development of coaching knowledge (Erickson et al., 2008); however coach learning of athletes with intellectual disabilities is currently under researched. Therefore, the purpose of this study was to understand how coaches of athletes with intellectual disabilities gain their knowledge and compare this with how they would ideally like to learn. Forty-five Special Olympics Canada coaches participated in two structured telephone interviews investigating actual and ideal sources of coaching knowledge. The mean age of the coaches was 51 years (range: 20 – 72 years) and they had an average of 12 years experience coaching (range: 1 – 27 years). Coaching knowledge was categorized across the dimensions of competition, organization, and training. Coaches also completed two online questionnaires that assessed coaching efficacy and coach-athlete relationships. Results demonstrate that across the three domains, coaches primarily learned by doing and by consulting with their coaching peers. However, information about ideal sources of coaching knowledge revealed that coaches would value more structured coaching courses, learning from mentors, and increased administrative support, in addition to learning on their own and from peers. Results suggest that a broader approach to education should be incorporated into coaching athletes with intellectual disabilities. Recommendations for achieving such goals will be provided.Acknowledgments: We would like to acknowledge the support of Special Olympics Canada for conducting this research.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».