Birds of Different Feathers: Coaches’ Perspectives of Cultural Diversity and Team Dynamics in Professional Sport
Notice bibliographique
Résumé
As the number of international transfers increases in professional sport teams, it is unclear how this diversity impacts team functioning, and also, whether coaches feel equipped to meet this new challenge. In this study, we explored professional coaches’ perceptions and experiences of cultural diversity (i.e., national and racioethnic diversity), with a specific emphasis on implications for team dynamics. Semistructured interviews were conducted with nine professional coaches from four interdependent team sports in France (i.e., basketball, football, handball, volleyball). The coaches had experience leading first or second division men’s and/or women’s teams (e.g., two highest national championships in France, Canada, or Italy) and national teams (e.g., France, Belgium, China). Based on a critical realist approach, results indicated that coaches purposefully considered cultural diversity within their teams, and discussed stereotypical differences based on nationalities pertaining to work ethic, communication, and motives for action. Coaches’ international experience and intercultural competence seemed to be key elements that influenced their willingness to consider the cultural diversity of their teams in their coaching/management strategies. Herein, we discuss the importance of purposefully considering a team’s context (e.g., sport, member composition, geographical location) and note that coach intercultural competence appears to be a concept warranting further investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».