“I Can’t Teach You to Be Taller”: How Canadian, Collegiate-Level Coaches Construct Talent in Sport
Notice bibliographique
Résumé
Talent identification and development are two of the most critical, yet underexplored, areas in sport sciences. Despite its importance to a host of sport stakeholders, there is a void in our understanding of how coaches construct talent. In an effort to learn more, semistructured interviews were conducted with nine (one female and eight male) collegiate-level coaches from a single Canadian institution. Social constructionism was utilized as the theoretical framework to guide this research. Reflexive thematic analysis generated two main themes: “what talent looks like” and “how talent behaves.” For the former, two subthemes, physical and psychological attributes, were highlighted through the coaches’ experiences as qualities they believe talented athletes may present. The latter reflected opinions that talent may be multidimensional and context-specific in nature. Interestingly, the coaches suggested the context and circumstances of collegiate sport may nudge them to consider other elements (i.e., academic standing, years to degree completion) during talent identification that are unique to this context. Future work in this area could seek to study other populations of coaches to provide a deeper analysis of how talent is situated in relation to different sociocultural worlds.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».