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Enregistrement W4366402718 · doi:10.1123/iscj.2022-0044

What Is a Parasport Coach’s Role During Athlete Classification? Exploring How Parasport Coaches Learn About Classification and Their Role Within This Process

2023· article· en· W4366402718 sur OpenAlexaffabout
Isabelle Birchall, Janet A. Lawson, Toni L. Williams, Amy E. Latimer‐Cheung

Notice bibliographique

RevueInternational Sport Coaching Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInclusion and Disability in Education and Sport
Établissements canadiensQueen's UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive reframingCoachingPsychologyAthletesThematic analysisProcess (computing)Applied psychologyReflexivityComputer scienceSocial psychologyQualitative researchMedicinePsychotherapistPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Undergoing classification can be a difficult experience for athletes with disabilities, yet coaches may support athletes during this event. However, research has yet to examine either coaches’ roles during classification or how coaches learn to navigate this unique aspect of parasport. We purposed to explore parasport coaches’ roles during classification as well as the ways in which coaches learn about classification. Twelve Canadian high-performance coaches representing eight parasports participated in semistructured interviews. Inductive reflexive thematic analysis of the transcripts was conducted. Results show coaches view their role as intuitive and centered on preparing the athlete, ensuring fairness, and reframing classification outcomes. The ways coaches learned about classification varied, but coaches agreed there is a general lack of structured resources available to coaches interested in learning about classification. In addition to learning about classification, coaches valued understanding the athlete and their impairment to effectively fulfill their coaching roles.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
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 enseignants0,425
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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