Research-informed and Evidence-based Quality Assurance and Enhancement in Amateur/Grassroots Football: Strategic Educational Inquiry for Coach Leaders/Administrators
Notice bibliographique
Résumé
Coach leaders/administrators in diverse amateur and grassroots football contexts are increasingly accountable for sustaining strategic, state-of-the-art, evidence-based, effective, and efficient programs, initiatives, and services. However, coach leaders/administrators within these organizational settings face significant challenges (e.g., insufficient organizational support and research expertise) in enacting research-informed and evidence-based practices. Strategic Educational Inquiry (SEI) is a flexible and rigorous approach to practitioner research and is particularly useful for coach leaders/administrators to gather evidence for quality assurance and enhancement purposes. This paper critically examines whether and how SEI is applied in diverse amateur/grassroots football coaching contexts. Drawing on case study research using multiple case design, preliminary findings from this study indicate that SEI situates specific amateur/grassroots coaching programs and initiatives within the relevant research and professional literature; it focuses SEI on organization-specific priority research objectives, ethical inquiry, and appropriately aligned research methodology; and involves systematic data collection, data analysis, and dissemination of best practices. Critical organization-specific supports to facilitate implementation of SEI in diverse amateur/grassroots football contexts include: strategic coach education and skills training (e.g., access to state-of-the-art customized technology-enabled professional development experiences and expert mentoring support).
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».