Understanding the Development of Elite Parasport Athletes Using a Constraint-Led Approach: Considerations for Coaches and Practitioners
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle