Athlete leadership development in youth hockey players
Notice bibliographique
Résumé
Athlete leadership has been found to be critical for achieving effective team functioning and performance (Bucci et al., 2012; Gould et al., 2002). Further, researchers have highlighted the importance of including all team members in leadership development training since all athletes can provide leadership to their team (Crozier et al., 2013). However, theoretically and empirically tested athlete leadership development programs are not common in the literature. Using Duguay et al.'s (2017) athlete leadership development program, the purpose of the present study was to implement an athlete leadership development program targeting the enhancement of leadership behaviours for youth hockey players. Participants were 15 male Peewee Minor hockey players from one competitive team. The leadership development program consisted of six, one-hour long sessions that occurred twice monthly. Each session comprised an introduction to the leadership behaviours, small group and/or independent activities, and a debrief led by the coaching staff. The data were derived from continuous observations of the players, and a diary based on observations from the principal researcher during the hockey season that included perspectives from both the players and coaches. An improvement in communication and social cohesion amongst the players was found over the course of the intervention. Further, the leadership development program was beneficial for the coaches by allowing them to practice and reflect on the same leadership behaviours as those addressed to the players (Nelson et al., 2006).
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».