How Canadian High-Performance Coaches Adopt and Implement Technology: Exploring the Antecedents of Intra- and Interorganizational Trust, Technological Proficiency, and Subjective Norms and Social Influence on Technology Adoption
Notice bibliographique
Résumé
Technological innovation has been shown to make meaningful impacts across several aspects of high-performance sport. Although the literature on technology adoption and implementation is vast, currently very little exists on the coach’s perspective in this regard. This investigation explored Canadian high-performance sport coaches and their relationship with technology adoption. Eleven coaches from both summer and winter National Sport Organizations were interviewed using a semistructured format. Three thematic categories were identified. First, intra- and interorganizational trust showed that coaches valued being aware and informed of any planned changes, and that educating them on technology adoption was important for gaining their participation. Second, coaches mentioned that they took the time to search for and build a fully functional technology, and valued collaboration among their peers for sharing technology-based knowledge. Finally, many of these high-performance coaches also depended upon their relationships to mentor coaches or other coaches in the field to identify and apply new technology. The outcome of this research may provide insight into shaping future policies to help sport coaches get access to the technology that more directly meets their needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».