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Enregistrement W4401688888 · doi:10.1123/iscj.2024-0003

Exploring Interpretations and Implications of Coaches’ Use of Humour in Three National Paralympic Teams

2024· article· en· W4401688888 sur OpenAlexaff
Danielle Alexander-Urquhart, Marte Bentzen, Göran Kenttä, Gordon A. Bloom

Notice bibliographique

RevueInternational Sport Coaching Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to explore interpretations and implications of head coaches’ use of humour in three national Paralympic teams from the perspective of athletes and integrated support staff. We conducted six focus groups with 19 Paralympic athletes and individual interviews with 10 support staff members across the teams. Our reflexive thematic analysis resulted in two overarching themes that helped us understand how humour influenced feelings of psychological safety in the team environment, as well as considerations or challenges with using humour as a coaching strategy, including miscommunication or misunderstanding. Relational awareness, emotional intelligence, and effective communication were identified as important coaching competencies to consider when implementing humour as a leadership behaviour, particularly in an environment where power differentials of status and disability were present. The study was among the first to explore interpretations and implications of humour as a coaching strategy from athletes and staff in the high-performance parasport context. Coaches who implement humour within their environments are encouraged to reflect on the receivers of the interaction and how to maximise the facilitative rather than debilitative functions of humour as a “double-edged sword” to ultimately promote team satisfaction, well-being, and success.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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