A systematic review of intrapersonal coach development programs: Examining the development and evaluation of programs to elicit coach reflection
Notice bibliographique
Résumé
Background The current approaches used to develop coaches within many sport organisations extend beyond merely the professional knowledge related to sport-specific aspects. Effective coaching notably entails intrapersonal skills related to learning through experience and developing one’s own approach, and these skills are often targeted in coach development. Recognising that researchers have delivered Coach Development Programs (CDPs) that use strategies like reflective practice to foster coaches’ strategies and attitudes toward reflection, reviewing research in this domain could inform the development of our field. We conducted the current review to examine nonformal intrapersonal CDPs within the academic literature with goals of summarising existing CDPs, while also identifying factors related to their implementation. Method: The PRISMA guidelines informed our search strategy, including a database search along with supplemental strategies to identify studies. In addition to describing the CDPs generally, each study was also coded for: (a) potential to be implemented and maintained in sport contexts, (b) behaviour change techniques (BCTs), and (c) risk of bias. Results: After screening the full-texts of studies, we identified 10 unique intrapersonal CDPs. Most CDPs entailed pilot investigations of small samples, involving both qualitative and quantitative methods focused on coaches’ experiences when using reflective strategies. The majority of CDPs were conducted in-person and in one-on-one contexts. The most frequently used BCT was self-monitoring of behaviour, and low-to-moderate information was reported regarding internal and external validity. Conclusions: Whereas reflective practice may enable coach development, researchers must seek opportunities to design higher-quality intervention studies that are designed to enhance both internal and external validity.
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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 | 0,017 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».