MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4223997950 · doi:10.1177/17479541221077052

Characteristics of a person-centred coaching approach

2022· article· en· W4223997950 sur OpenAlexaff
Paul Garner, Will Roberts, Colin Baker, Jean Côté

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sports Science & Coaching · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReflective Practices in Education
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingPsychologyPerspective (graphical)HumilityExtant taxonApplied psychologyRecallFocus (optics)Conceptual modelCognitive psychologyComputer sciencePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within this paper we propose a need to better understand what is meant by a person-centred approach to coaching and in particular, to consider the intention that drives coach behaviours. Much of the extant coaching literature focuses on pedagogical models and theories of learning. Without detracting from this important body of work, we suggest that a holistic approach requires a greater focus on coaches’ inter- and intra-personal knowledge. In this paper, video stimulated recall was used to guide interviews with Alpine ski coaches, to explore their thought processes and intentions behind person-centred delivery. The findings suggest these coaches adopted other-centred intentions that are facilitated by an accurate self-assessment, a big picture perspective and a willingness to learn. Consequently, the concept of humility is proposed as a guiding principle for person-centred coaching, and a conceptual model is presented as a solution to the challenges we identify throughout the paper.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Sports Science & CoachingMême sujetReflective Practices in EducationTravaux en français237 207