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Enregistrement W4388421181 · doi:10.3389/fspor.2023.1120033

Talent identification and development in an English Premiership rugby union club: the perspectives of players and coaches

2023· article· en· W4388421181 sur OpenAlexaff
Francesco Dimundo, Matthew Cole, Richard C. Blagrove, Jordan D. Herbison, Jennifer Turnnidge, Kevin Till, Francesca Vitali, Adam L. Kelly

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sports and Active Living · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensQueen's UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClubAthletesPsychologyIdentification (biology)Task (project management)MultitudePerceptionApplied psychologyTalent developmentMedical educationPolitical scienceManagementPedagogyMedicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pathway towards senior professional status in sport is affected by a multitude of factors. An abductive examination of the talent identification and development processes at an English Premiership rugby union (RU) club was undertaken for the present study. Part one examined the perspectives on the selection and development processes of senior academy male players (n = 8), whereas part two explored the perceptions of male coaches (n = 7). A total of three focus groups were used. Three main themes were confirmed by players and coaches: (a) task constraints, (b) performer constraints, and (c) environmental constraints. Specifically, although athletes and coaches believed that performer constraints were highly impactful on players' career in RU, there were inconsistencies surrounding the task and environmental constraints. Despite an indication that three common themes impacted an players path, this preliminary study shows an imbalance in the understanding of some of the key factors perceived to be important for talent progression in the present rugby academy. More research using similar qualitative methods is recommended to better understand the differences in opinions between players and coaches. Meanwhile, practitioners should consider implementing objective and holistic strategies to improve the talent pathway in English RU academies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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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