Optimising long-term athletic development: An investigation of practitioners’ knowledge, adherence, practices and challenges
Notice bibliographique
Résumé
Long-term athletic development practices have been recommended for the past two decades. However, limited research exists exploring the knowledge and skills required by practitioners to optimise long-term athletic development. Therefore, this study aimed to evaluate the knowledge, adherence, practices, and challenges of practitioners responsible for delivering long-term athletic development. A mixed methods survey was completed by 236 practitioners (e.g., sport coaches, physical education teachers) consisting of four parts; 1) demographics, 2) knowledge, 3) adherence, and 4) practices and challenges. Quantitative and qualitative data were analysed by Friedman's analysis of variance and thematic analyses, respectively. Quantitative findings showed practitioners 1) recognised their responsibility for delivering long-term athletic development, 2) have a familiarity with existing developmental models, and 3) had high adherence, focused upon health and wellbeing, to delivering long-term athletic development. However, practices associated with growth and maturity, monitoring and assessment, and the systematic progression and individualisation of training had lower adherence. Qualitative analysis indicated that practitioner's perceived definitions of athleticism and long-term athletic development were inconsistent, especially according to the psychological components (i.e., confidence). Practitioners' descriptions of their long-term athletic development practices identified two higher order themes; 1) goals, in which long-term athletic development "is for life" and the importance of "an individual centered journey" highlighted as sub-themes; and 2) realities of delivering long-term athletic development, whereby variety in programme delivery, monitoring development and practical challenges were noted as key priorities. Eight practical challenges were identified including governance and priorities, resources, education, early specialization, high training volumes, staff communication, parents and youth motivation. This mixed method survey highlighted a multitude of knowledge, adherence, practices and challenges towards long-term athletic development. These novel findings can help inform policy to optimise long-term athletic development and to support the complex problem of developing a healthier, fitter and more physically active youth population.
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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 | 0,016 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».