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Enregistrement W4404302462 · doi:10.1080/2159676x.2024.2428246

Understanding coaches’ perspectives on building trust in sport: a narrative inquiry approach

2024· article· en· W4404302462 sur OpenAlexafffundabout
Cailie S. McGuire, Jeffrey G. Caron, Luc J. Martin

Notice bibliographique

RevueQualitative Research in Sport Exercise and Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationQueen's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésNarrativePsychologyNarrative inquiryCoachingSociologyPedagogyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quality relationships between coaches and their team members play an important role in promoting individual and team-level outcomes. Trust has been identified as a key feature of these quality relationships, yet little research exists examining how these trusting relationships can be built. By adopting a narrative inquiry approach, we sought to elicit coaches’ stories on their (a) perceived approaches to building trust with team members (i.e. coaching staff, athletes) and (b) life experiences that shaped their approaches. We recruited 18 Canadian interuniversity coaches who engaged in semi-structured interviews which we analysed using a two-phase storyanalyst approach (thematic narrative analysis and holistic-form structural). From these conversations, we found that coaches drew from one of two context-situated narratives with regard to initial trust development: ‘It needs to be given’ and ‘It needs to be earned’. When sharing stories about trust maintenance, however, all coaches drew upon a third context-situated narrative: ‘It needs give and take’. Coaches’ stories were then situated within higher-order narrative types (e.g. performance, stability). Altogether, our findings illuminate the personal and social complexities of building trust from the coach perspective, while reinforcing the importance of developing trusting relationships within sport teams.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,578
Tête enseignante GPT0,601
Écart entre enseignants0,023 · 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.

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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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