Exploring the utility of an online post event reflection tool in elite sport: A case study
Notice bibliographique
Résumé
In elite sport environments, coaches and sport psychology practitioners work to optimize individual and team performance. One strategy is the use of athlete self-awareness, identified as a key to optimal sport performance (Ravizza & Fifer, 2014). The purpose of this study is to investigate the utility of a novel, online post-event reflection (PER) tool (Chow & Luzzero, 2019) used in the context of an elite sport team. Specifically, we sought to test the efficacy and effectiveness of the PER as a self-awareness tool to track individual and team outcomes over time (e.g., performance, mental skills). Participants included 21 members of a Canadian University Women's Ice Hockey Team who completed the PER following 24 games across one season. Athletes were provided a personalized summary of PER results at midseason and postseason during individual meetings with the head coach and mental performance coach, and could request a PER summary at any time during the season. In terms of efficacy, the PER provided tailored insight used as a basis for discussion with the athletes, complementing other objective, analytical performance-related feedback. As evidence for effectiveness of the PER, narrative visual examples will be presented to illustrate specific ways the PER was used, along with significant team-level associations between self-reported mental skills and overall performance (.49 ? r ? .91, ps < .001). We conclude the presentation with a series of recommendations for future applied practice in order to optimize the use of the novel online PER in the context of elite sport.
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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 | 0,021 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».