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 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 | 0,237 | 0,245 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,012 |
| Communication savante | 0,019 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».