Leadership challenges experienced by elite South African rugby coaches
Notice bibliographique
Résumé
Orientation: As the leaders of teams that compete at the highest level, elite South African rugby coaches face constant pressures to consistently lead their teams to successful on-field performances. An understanding of the leadership challenges they face may highlight actions that could equip them to achieve this more effectively. Research purpose: To investigate the leadership challenges experienced by the head coaches of elite South African rugby teams that compete on an international level. Motivation for the study: The leadership challenges faced by elite South African coaches could become clearly known only through investigation, and subsequently they could be properly addressed. Research approach/design and method: A qualitative approach with a phenomenological design was utilised, which collected data by means of in-depth interviews with the head coaches of elite South African rugby teams. Eleven teams were considered to be elite South African rugby teams for this study given that they competed on an international level. Ultimately, six participants were included, representing 54.5% of the total population. The general systems theory was also used as a theoretical basis to present findings. Main findings: The data revealed three main themes, namely environmental, relationships and personal leadership challenges. The data revealed that these coaches experience significant leadership challenges, some of which are unique to the South African context. Practical/managerial implications: It is believed that the implementation of suggested recommendations will assist in ensuring both the economic survival and overall leadership improvement of coaches and the teams they lead. Contribution/value add: Theoretically the study added to the limited literature on leadership in elite South African sport and practically it provided recommendations to address the findings as well as for further research.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».