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Enregistrement W4221041415 · doi:10.1123/iscj.2020-0069

Coaches’ and Researchers’ Perceptions of the Factors That Influence Knowledge Translation for Coaching in Portugal and Brazil

2022· article· en· W4221041415 sur OpenAlexaff
Fernando Santos, Marta Ferreira, Nicholas L. Holt

Notice bibliographique

RevueInternational Sport Coaching Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingKnowledge translationPortugueseThematic analysisKnowledge managementProcess (computing)ReflexivityPerceptionQuality (philosophy)PsychologyKnowledge creationMedical educationSociologyBusinessQualitative researchComputer scienceMarketingMedicineSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main objective of this study was to examine Portuguese and Brazilian coaches’ and researchers’ perceptions of the factors that influence the knowledge translation processes in sport. Data were collected via focus groups with 36 coaches and 25 researchers from both countries. Results of a reflexive thematic analysis were captured by the themes: knowledge creation, barriers, knowledge dissemination and knowledge implementation, and evaluation. In both contexts, there was a gap between researchers’ and coaches’ needs, which hindered the knowledge translation process. The lack of partnerships in place between these stakeholders also created difficulties in the process of knowledge translation. Moving forward, universities and polytechnic institutes should forge meaningful partnerships with coaches so they can implement evidence-based practices and use research as a tool for improving the quality of the coaching process.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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