“There’s No One-Size-Fits-All Approach”: Challenges and Strategies Coaching Preschooler Sport in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Coaches are seminal figures within sport, playing a key role in youths’ development, particularly when their approach and practices suit the age and context in which they are coaching. However, little is known about coaches’ experiences within early years (<6) sport. This case study examined coaches’ experiences in early years sport, revealing challenges-faced and strategies drawn-upon for effective coaching. Semistructured interviews with 10 coaches ( M age = 37.8; 7 male) leading multisport, soccer, dance, rugby, hockey, and t-ball programming to children 2–5 years contributed insights. Key challenges included children’s resistance to participate and varied ability levels; however, these were mitigated by creative best practices focused on age-appropriate delivery (e.g., use of stories/imagination, “classroom” management). Notably, effective strategies were often offered by coaches from private and club-based programs, whereas community-based volunteer coaches received less age-specific training and resources and had more turnover. Broader societal-level challenges related to parental expectations and pressures were also discussed. Findings highlight early years sport as a unique context in which interpersonal and intrapersonal coaching knowledge appear most critical. Identified best practices may support early years sport coaches in their day-to-day roles while highlighting the importance of preparing all early years sport coaches to deliver effective age-appropriate programming.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».