Learning a Trauma-Sensitive Sport Model: Programme Implementation Experiences
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the learning experiences of youth sport leaders as they implemented a trauma-sensitive sport model in a Canadian youth-serving organisation. Using Wenger-Trayner and Wenger-Trayner’s value-creation cycle, the study assesses the value generated through leaders’ participation in ongoing social learning opportunities and programme implementation. Two cohorts of leaders participated in this study, and data were collected through interviews, knowledge surveys, and communications on an online workspace. The qualitative thematic analysis offered insights of the diverse learning interactions and value generated in these interactions, and these findings were further complemented by the quantitative findings. The results indicated that leaders encountered various learning interactions (e.g., training workshops, applied practice, and peer discussions) and generated in immediate (e.g., enjoyment and peer relationships), applied (e.g., programme facilitation skills, supporting youth’s learning, and youths’ receptivity), realised (e.g., leaders’ knowledge and youths’ behaviour change), and transformative values (e.g., transfer of leaders’ skills and influence on club culture and practices). The study contributes valuable insights into applying trauma-sensitive models in youth sports, emphasising the importance of varied learning interactions and outcomes.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».