Sport Policy Praxis: Examining How Canadian Sport Policy Practically Advances the Careers of Nascent Female Coaches
Notice bibliographique
Résumé
The issue of too few females coaching in high-performance Canadian sport contexts is well documented. There is extensive research and programing dedicated to addressing this issue; however, the number of women in high-performance coaching positions within Canada continues to decline. Mentorship is a best practice to advance women into competitive sport coaching roles, and a more recent finding suggests that sponsorship may also be necessary. In this article Canadian national/federal sport policies were analyzed in an effort to better understand how these Canadian sport policies inform and impact the mentorship and/or sponsorship of women coaches. The analysis of four federal government sport policy documents—Actively Engaged, the Canadian Sport Policy, the Coaching Association of Canada’s and the Sport Information Resource Center’s Equity and Access Policy—revealed that none of these pertinent policy documents make explicit reference to mentorship and/or sponsorship programing with the intent to advance more women into high-performance sport coaching positions. As such, the major argument of this study is that the Canadian sport policy sector needs to create policy documents that practically inform programing geared towards nascent female sport coaches and that the voices of female coaches who have been impacted by Canadian sport policies and programing alike, need to be incorporated into these policies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».