438 Does a peer to peer learning technology integrated workshop facilitate neuromuscular training injury prevention program coach learning?
Notice bibliographique
Résumé
Background Workshops are used to educate coaches on Neuromuscular Training (NMT) warm-ups to reduce the risk of youth sport injury. Currently, there is no research assessing different learning strategies and its influence on coaches’ self-efficacy and knowledge after attending a workshop. Objective To evaluate whether a peer-to-peer (P2P) learning technology integrated workshop, improved coaches’ self-efficacy and ability to identify NMT exercise errors compared to a standard workshop. Design Randomized controlled trial. Setting Youth soccer clubs in Calgary, Alberta, Canada. Participants Eighty-five recreational youth soccer coaches. Intervention Coaches within each club randomly attended one of two workshops offered to learn a NMT warm-up: the intervention workshop (technology-integrated instruction), or control workshop (standard instruction). Main Outcome Measures At the end of the workshop, the soccer NMT warm-up exercise test, a video-based test where coaches identify common NMT exercise errors, was completed. At the beginning and end of the workshop, the soccer NMT warm-up self-efficacy scale was completed to assess coaches’ self-efficacy change in their ability to identify NMT exercises errors on a 7-point Likert scale. Results Mean NMT warm-up exercise test scores were 72% (SD: 13%) for the control and 71% (SD: 13%) for the intervention workshop. Mean change in NMT warm-up self-efficacy scores were 0.98 (SD: 1.33) for the control and 1.77 (SD: 1.19) for the intervention workshop. Multivariable linear regression analyses indicated that workshop delivery method was not associated with the exercise test score (b= - 3.45, 95% CI: -10.80 to 3.91, R2=0.13) but was associated with a greater difference in change of self-efficacy scores for the intervention workshop (b= 0.97, 95% CI: 0.26 to 1.89, R2=0.13). Conclusions A P2P learning technology integrated instructional workshop did not differentially impact coaches’ ability to identify exercise errors, but it did increase coaches’ self-efficacy in identifying exercise errors compared to a standard workshop.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».