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Enregistrement W3208120929 · doi:10.4000/ejrieps.6918

Étude de la communication en entraînement sportif par l’utilisation d’une démarche multi-méthodologique : exemples avec des entraîneurs en volley-ball et basket-ball

2007· article· fr· W3208120929 sur OpenAlexaff
Martin Roy, Gino Perreault, Jean-François Desbıens, Sylvain Turcotte, Carlo Spallanzanı, Hélène Harnois

Notice bibliographique

RevueEjournal de la recherche sur l intervention en éducation physique et sport -eJRIEPS · 2007
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La présente étude porte sur la communication de l’entraîneur orientée vers les sportifs dans le but de les préparer à réaliser une performance sportive lors d’une compétition importante. Une démarche multi-méthodologique a été développée suite aux conclusions de la littérature au sujet de certaines limites des grilles d’observation dans l’étude de l’intervention des entraîneurs et de la nécessité de recourir à des méthodologies permettant d’étudier les processus cognitifs sous-jacents à leurs activités. Des entretiens préséance et postséance d’entraînement, des analyses de l’intervention à partir d’une grille d’observation et des entretiens de rappel stimulé ont été réalisés auprès de trois entraîneurs de basket-ball et de trois entraîneurs de volley-ball. Les résultats révèlent que les directives, les encouragements, les rétroactions positives ainsi que les questionnements sont les interventions les plus fréquentes. Les profils comportementaux diffèrent d’un entraîneur à l’autre, alors que les objectifs communicationnels et les objectifs d’entraînement poursuivis sont similaires. Les interventions sont justifiées à partir de l’interaction d’une multitude de facteurs tels les connaissances de leurs sportifs, leurs conceptions relatives à l’entraînement, leurs objectifs communicationnels et d’entraînement, les tâches proposées et leurs observations tout en ayant à l’esprit de futures interventions et les compétitions à venir.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,100
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,220
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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