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Enregistrement W4300818123 · doi:10.1016/j.psychsport.2022.102303

Exploring coaches' experiences and perceptions of a virtual parasport coach mentorship program

2022· article· en· W4300818123 sur OpenAlexaffabout
Danielle Alexander, Gordon A. Bloom

Notice bibliographique

RevuePsychology of sport and exercise · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipCoachingPsychologyThematic analysisMedical educationPerceptionFocus groupAthletesQuality (philosophy)Applied psychologyPedagogyQualitative researchMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Partnering with a provincial coaching association in Canada, we explored the experiences and perceptions of 15 mentor and 29 mentee coaches who participated in a formal virtual parasport coach mentorship program. Data were gathered via focus groups and individual interviews and analyzed using a reflexive thematic analysis. Mentor coaches built a virtual relationship through mutual trust and respect and were perceived by their mentees as supportive, motivating, and knowledgeable. Mentee coaches valued conversations with their mentors surrounding disability-specific knowledge that enhanced their coaching efficacy. Coaches highlighted the need for a greater sense of community within parasport and recommended keeping a virtual component of the program to foster accessibility and learning. Findings provide insight into effective mentorship in parasport for researchers, practitioners, and organizations overseeing this important initiative. Our results will contribute to higher quality experiences for Canadian parasport coaches and athletes and work to progress the growth of parasport worldwide.

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)0,000
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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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