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Enregistrement W4313447404 · doi:10.1123/iscj.2022-0025

Examining the Impact of COVID-19 on Sport Coaches

2022· article· en· W4313447404 sur OpenAlexaffabout
Anthony Battaglia, Gretchen Kerr

Notice bibliographique

RevueInternational Sport Coaching Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingPandemicAthletesThematic analysisPsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Applied psychologyPopulationMedical educationQualitative researchMedicineSociologyEnvironmental healthPsychotherapistPhysical therapyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers have examined the impact of the COVID-19 pandemic on athletes’ experiences, however, there remains a lack of attention examining the impact of the pandemic on coaches’ experiences. Therefore, the purpose of this study was to examine Ontario sport coaches’ perspectives on the implications of the pandemic on their experiences. As part of a large-scale survey of Ontario coaches’ experiences in sport, an open-ended question was asked regarding the implications of COVID-19 on the coaching population. In total, 591 participant responses were analyzed using thematic analysis. According to participants, most of the cited outcomes of COVID-19 were negative, although some positive aspects were cited. Negative outcomes of the pandemic included adapting coaching methods and practices, insufficient coach supports, declines in coaching confidence and skills, lack of meaningful interpersonal connections, mental health concerns, job and financial instability, unclear guidelines on safe returns to sport, and loss of athletes and athletic programs. Conversely, positive impacts included having time to reflect on their coaching pursuits and alternative interests and to engage in professional development. These findings highlight the importance of understanding coaches’ experiences during the pandemic and may be used to inform recommendations for supporting coaches post pandemic.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,321 · 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.

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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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