Attitudes and behaviours of Canadian National Team coaches regarding the use of technology in their coaching practice
Notice bibliographique
Résumé
Previous literature has proposed that successful adoption measures involve positive attitudes regarding using technology, high levels of technological self-efficacy beliefs, low levels of perceived complexity, and high levels of perceived relative advantage.The purpose of this study is to investigate these antecedents of technology adoption among national team Canadian coaches.Twenty-five current and retired Summer and Winter Canadian national team coaches participated in this investigation.They completed four questionnaires: a general information form, the Affinity for Technology Interaction Scale (ATI), the Computer Self-Efficacy Measure (CSEM), and the Perceived Relative Advantage and Perceived Complexity Scales (PRA/PCo).Canadian national team coaches who responded were found to have a moderate affinity for technology when engaging with technology in their coaching practice.They also reported to have very high self-efficacy when it comes to using technology.They were shown to have a moderately high conviction in their ability to use technology.Coaches also viewed technology as giving them a high relative advantage over not using technology.Finally, they generally viewed technology as not very complex to operate.Most Canadian national team coaches who responded showed favourable views regarding using technology, had belief in their ability, and seemed capable of overcoming challenges in using technology.Future investigations should also identify elite coaches who do not use innovations and focus on sport specific challenges in adopting or implementing technology, as well as identifying barriers coaches face when acquiring or using new technology.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».