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Enregistrement W4384347209 · doi:10.1123/iscj.2023-0046

Athletes’ Perceptions of Developing Relationships Through Adult-Oriented Coaching in Online Contexts

2023· article· en· W4384347209 sur OpenAlexaff
Kimberley Eagles, Bettina Callary

Notice bibliographique

RevueInternational Sport Coaching Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensCape Breton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingPsychologyPopularityAthletesClosenessPerceptionApplied psychologyPsychosocialThe InternetSocial psychologyComputer sciencePhysical therapyWorld Wide WebPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Online coaching has grown in popularity, in which the coach and athlete work together using Internet-based platforms, without meeting in person. Kettlebell lifting has been using the online format for some time. The majority of Kettlebell lifters are Masters Athletes (MAs), over the age of 35 years, and competing in registered events around the world. Adult-oriented psychosocial coaching approaches that prioritize relationship development have proven to be successful when coaching MAs. While the coach–athlete relationship has been extensively examined, it is not known how the coach–athlete relationship is created and maintained in an online-only environment. The purpose of this study is to explore the perceptions of MAs’ relationships with their online coaches. Five kettlebell lifters were interviewed to explore their experiences of having online coaches. Using interpretative phenomenological analysis, the lifters’ individual experiences within the online coaching environment were examined. Three higher order themes suggest (a) initial relationship building involves the coach selection by the MA, as well as developing closeness and complementary behaviors; (b) progressing in the relationship through communication; and (c) coach programming that is adaptable and negotiated. The coach–athlete relationship for mature adults in an online-only platform can be fostered through adult-oriented approaches.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,722

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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