“My biggest learning curve:” an interpretive phenomenological analysis of coaches’ experiences of working with athletes who experience a menstrual cycle
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this interpretative phenomenological analysis was to describe and interpret coaches’ experiences working with athletes who experience a menstrual cycle (MC). Participants included 15 high-performance coaches (11 women, 4 men) involved at the national or international level in a variety of winter and summer sports. Coaches participated in online, semi-structured one-on-one interviews. Data were analysed using an interpretative phenomenological analysis approach, and coaches’ experiences are represented by four main themes: (a) ‘Make them feel safe’ – facilitating a culture of trust, empathy, and support; (b) ‘It will be different’ – recognising athletes’ unique and personal experiences; (c) ‘Find strategies that allow them to participate’ – managing training and performance; and (d) ‘Make it more normalised’ – reducing stigma, barriers, and awkwardness. Our study advances MC-research in sport by highlighting the need to take athlete-centred approaches to understand athletes’ unique MC experiences, as well as coaching-education and practices for progressing and supporting women athletes. In addition, we provide recommendations for future research and evidence-informed practices that can support athletes who experience a MC.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».