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Enregistrement W4409795574 · doi:10.1123/iscj.2024-0103

Design Thinking: Innovative Knowledge Co-Creation in Coaching for Para Sport

2025· article· en· W4409795574 sur OpenAlexaff
Rabia Ozturk Kizilkaya, Diane M. Culver, Koray Kılıç, Timothy Konoval

Notice bibliographique

RevueInternational Sport Coaching Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePhysical Education and Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingKnowledge creationKnowledge managementDesign thinkingCo-creationBusinessPsychologyComputer scienceHuman–computer interactionMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing participation in Para sport has created a demand for more qualified coaches, yet their development mainly depends on informal and experiential methods due to limited formal opportunities. Effective collaboration between sports organizations and governmental bodies is crucial to developing comprehensive coach development opportunities tailored to the specific needs of Para sports. Design Thinking offers a viable solution to bridge existing gaps by fostering innovative, human-centered approaches that lead to the development of solutions tailored to the evolving demands of Para sport coaching. The purpose of this study was to introduce and propose the utilization of Design Thinking to enhance coach development opportunities in Para sport, illustrated through a comprehensive analysis of a 2-day design challenge event based on the Hasso-Plattner Institute Model. The event brought together a varied group of stakeholders, including managers, coaches, coach developers, and athletes. Design Thinking, with its focus on empathy, iterative problem-solving, and collaboration, was instrumental in helping participants move beyond their individual biases. The study provided actionable strategies for implementing Design Thinking in the context of Para sports, contributing to improving the overall Para sport experience.

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil0,706

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,413 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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