Understanding the Development of Elite Parasport Athletes Using a Constraint-Led Approach: Considerations for Coaches and Practitioners
Notice bibliographique
Résumé
For the past half-century, the Paralympic Games has continued to grow, evident through increased participation, media recognition, and rising research focus in Para sport. While the competitive pool of athletes has increased, athlete development models have stayed relatively the same. Currently, coaches rely mainly on experiential knowledge, informal communication with colleagues, and theory transferred from able-bodied contexts as main resources to support development for themselves and their athletes. The purpose of this paper was to introduce Newell's constraint-led model and its multidimensional spectrum and practical scope to address the complexities of athlete development. The model consists of three overarching constraint categories (i.e., individual, task, and environment) along with proposed additional sub-categories to capture nuances associated in Para sport in order to provide additional context to coaches regarding athlete development. Utilizing this theoretical framework, we present a holistic approach for coaches and practitioners to consider while addressing athletes' short- and long-term developmental plans. This approach highlights the interactions among factors from a wide range of categories that indirectly and directly impact one another and ultimately influence athletes' developmental processes. It is important to consider the dynamic interaction of constraints over various timescales during development and identify underlying issues to improve athlete experience and maximize developmental opportunities. Coaches and practitioners can use the proposed framework as a guide to key factors to consider for their cohort of athletes. This approach provides a context-specific approach that considers unique factors associated with athletes and their environment.
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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 | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,021 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».