Coaching athletes with an intellectual disability virtually: A participant-driven approach to developing an online coach training resource
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic forced a dramatic stop or pivot for sport organizations globally. To remain connected with their members, sport organizations, such as Special Olympics, began providing virtual team sessions and drop-in exercise classes for its athletes. However, many coaches or instructors have little to no experience conducting such virtual sport or exercise sessions, or use online conferencing systems. Thus, this project aims to provide an educational resource for coaches to effectively connect and coach their athletes in a virtual space. To ensure that the resource meets the needs of coaches, athletes, and administrators while including relevant academic literature, a set of advisory boards were established and will be referred to as a group, Advisors. The Advisors are guiding this three-phased project with monthly meetings to review materials (including summarized data) and collaborate on next steps. Phase 1 is a set of focus groups with coaches across Canada that have experience working with athletes with an intellectual disability. This phase is the focus of the presentation. Coaches were asked about their experience working with athletes with an intellectual disability pre- and during COVID-19, the resources they have available to them, the resources they wish they had, and the challenges that they face (or did face). Using an interpretive approach to the thematic analysis, results are categorized as Content, Delivery Style, Accessibility Features, and Challenges Beyond a Coach's Control. The results will inform the ongoing Phases 2 and 3 of this project which are to develop and evaluate the resource with coaches across Special Olympics Canada.
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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 | 0,048 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».