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Enregistrement W2954472589

A community of practice created and sustained by figure skating coaches

2012· article· en· W2954472589 sur OpenAlexaff
Bettina Callary

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensCape Breton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClubCoachingCommunity of practicePsychologyPresentation (obstetrics)Perspective (graphical)Applied psychologyPedagogyComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Community of Practice (CoP) is an entity in which people are involved in ongoing interactions with others while they learn and engage in their activities. Studies indicate that a CoP is useful as a learning venue for coaches, but the inherently complex environment surrounding coaching makes CoPs difficult to sustain. The purpose of this presentation is to describe, from the perspective of two coaching leaders within a figure skating club, how a CoP was created and sustained. Four in-depth interviews were conducted with both the director of skating and the director of the learn-to-skate program at a figure skating club (eight interviews in total). A content analysis was performed on the interviews to code information pertaining to learning through social experiences with other club coaches. Results indicated that a CoP was formed due to a unique environment where multiple coaches worked with one athlete, so that it was necessary that coaches shared information. The coaches sustained the CoP as they came together on a regular basis by constructing a collaborative culture of ongoing communication focused on athlete progression. Conflicts inevitably arose; however, the shared objective of producing good athletic performance allowed the coaches to respect, trust, and support each other. This case study paves the way to understanding that a CoP can be developed and sustained by coaches when they are in an environment where collaborative coaching and learning is the norm and where it is expected by coaches entering into the system.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0130,015
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,329 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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