Practical Considerations for Coaching Athletes With Learning Disabilities and Neurodevelopmental Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Learning disabilities and neurodevelopmental disorders are the most prevalent disabilities that affect learning. This paper will provide practical recommendations and observations for coaching athletes with three common learning disabilities (dyslexia, dysgraphia, and dyscalculia) and two neurodevelopmental disorders (attention deficit hyperactivity disorder and autism spectrum disorder). Adapted from the literature and in conjunction with previous experiences, the authors provided a range of recommendations for coaches to consider implementing within their practices. The recommendations place an emphasis on the knowledge, strategies, and behaviors of the coach and their role in providing an inclusive, safe, and accessible space for athletes—with or without disabilities—rather than problematizing the disability or the person. Coaches are encouraged to consider their coaching environment (i.e., structure, physical elements, equipment), communication styles (i.e., language, delivery, feedback), and behaviors (e.g., frequent check-ins, review of material). Furthermore, coaches are encouraged to critically reflect on their preconceived biases, assumptions, and experiences with disability and how these play a role in influencing their coaching practices.Considering the prevalence of people with learning disabilities or neurodevelopmental disorders, it is essential for coaches to have access to disability-specific information while remaining cognizant of the needs of the individual when providing an inclusive environment for all.
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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 | 0,016 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,007 |
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 ».