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Enregistrement W4407530975 · doi:10.1080/10413200.2025.2455171

What is quality youth sport programming? A Delphi study of international scholar perspectives

2025· article· en· W4407530975 sur OpenAlexaff
Stewart A. Vella, Scott Pierce, Martin Camiré, Tarkington J. Newman, Dany J. MacDonald, Michel Milistetd, Leisha Strachan, Fernando Santos

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Sport Psychology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePhysical Education and Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of Prince Edward IslandUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a Tecnologia
Mots-clésPsychologyDelphi methodQuality (philosophy)Applied psychologyDelphiAthletesComputer sciencePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organized youth sport has long been considered a valuable developmental context. However, further empirical work is needed to capture the overarching attributes most representative of quality youth sport programs. Such empirical work is needed to better guide programming implementation and policy efforts globally. Therefore, the purpose of the present study was to develop a practical set of indicators to understand and assess the quality of youth sport programs worldwide. A Delphi method was used to capture scholars’ perspectives. A total of 42 participants from 18 countries across six continents participated in the study across three rounds. The analysis conducted resulted in 82 indicators that were categorized into seven high order categories: (1) Appropriate organizational structure; (2) Deliberate and appropriate instructional design; (3) A safe and positive program climate; (4) Equity and accessability; (5) Focus on youth enjoyment and experience; (6) Development of holistic youth outcomes; and, (7) Inclusion and support of adult leaders and personnel. Based on these findings, practical implications are provided to help inform youth sport programming, research, and policy globally.

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)0,002
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,562

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,442 · 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'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

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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