Understanding coaches’ perspectives on building trust in sport: a narrative inquiry approach
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,017 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,025 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 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 ».