Sources of information used by elite distance running coaches for selection decisions
Notice bibliographique
Résumé
Talent identification and selection are critical components of competitive sport success. Despite the time, effort, and resources invested, the accuracy of selection decisions remains generally poor. While much of the scholarship in this area has focused on the factors discriminating skilled and less-skilled individuals, limited research exists on what information is used in the decision-making process for athlete selection. The current study seeks to gain a better understanding of the information used by elite distance running coaches when forming judgements for athlete selection. Ten semi-structured interviews with elite distance running coaches from across Canada were transcribed and analyzed using inductive thematic analysis. It was interpreted that coaches mainly gather information using their coach's eye to determine an athlete's 'fit' to the team. Coaches also use more objective information such as race times and movement analyses to assess performance and judge future 'potential'. As well, the decisions were believed to be influenced by situational considerations at the time of the selection procedure. Specifically, these considerations affecting a coach's selection included length of time to make a decision, personal limitations in decision-making abilities, and team circumstances. Interestingly, coaches recognized limitations in their selection practices and procedures and discussed some of their personal and system-level biases, highlighting their awareness of potential selection inefficiencies/inaccuracies. Overall, distance running coaches used a variety of techniques to gather information before a selection was made, relying on both subjective and objective information for crafting judgments. Findings are discussed in relation to implications for coaches, sport organizations, and talent identification and selection programs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».