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Enregistrement W2997704381 · doi:10.1123/iscj.2018-0044

Coaching Strategies Used to Deliver Quality Youth Sport Programming

2019· article· en· W2997704381 sur OpenAlexaff
Corliss Bean, Majidullah Shaikh, Tanya Forneris

Notice bibliographique

RevueInternational Sport Coaching Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Development and Social Support
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingPsychologyThematic analysisRecreationPositive Youth DevelopmentFocus groupQuality (philosophy)Applied psychologyMedical educationInfluencer marketingQualitative researchDevelopmental psychologyMarketingMedicineSociologyBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coaches are primary influencers in helping youth achieve positive developmental outcomes in sport; however, it is not well understood how coaches achieve quality program delivery. The purpose of this study was two-fold: (a) to understand strategies that coaches used to facilitate program quality in youth sport and (b) explore differences in strategies between recreational and competitive programs. Twenty-five coaches participated in semistructured interviews, where they discussed strategies employed for program delivery. Interviews were guided, in-part, by Eccles and Gootman’s eight setting features that should be present within a program for youth to achieve positive developmental outcomes. An inductive-deductive thematic analysis was employed, in which strategies associated with facilitating program quality were interpreted inductively, and then categorised deductively under a relevant setting feature. Results indicated that coaches used unique strategies across all eight setting features, with a predominant focus on strategies to support youth’s efficacy and mattering (e.g., giving positive reinforcement) and opportunities for skill-building (e.g., valuing holistic development of youth), with lesser focus on strategies that involved integrating family, school, and community. Practical implications are discussed on how coaches can use strategies to address multiple setting features and recommendations are provided for improving program delivery.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,935

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,311 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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