Analyzing Leadership Messaging Styles and Team Performance in the NFL: Insights from Post-First Loss Press Conferences
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the impact of leadership messaging styles used by NFL head coaches on team performance, specifically focusing on messaging following a team's initial loss of the season. The research builds upon previous findings that indicate certain leadership styles, such as Deliberativeness messaging, influence performance throughout the season. However, this study examines the messaging patterns specifically after the first loss. Qualitative data, consisting of press conference transcripts from NFL head coaches after their teams' initial loss between 2020 and 2022, were collected and analyzed using DICTION, a computer-aided text analysis program. This software generated numerical scores indicating the prevalence of different messaging styles: Activity, Optimism, Certainty, Realism, and Commonality. These scores facilitated quantitative tests and correlation analyses. The results reveal that most messaging styles exhibit weak associations with team performance. Nonetheless, the analysis identifies distinct tendencies among coaches, with a propensity for high levels of Optimism, low levels of Certainty and Realism, and moderately high levels of Commonality. These findings suggest that coaches may adopt these messaging patterns due to their effectiveness. Understanding these tendencies can assist amateur coaches in enhancing team performance following the first loss of the season. By leveraging the messaging tendencies identified in this study, coaches can potentially improve team outcomes.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».