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Enregistrement W4410375803 · doi:10.3390/educsci15050603

Developing Elite Strength and Conditioning Coaches’ Practice Through Facilitated Reflection

2025· article· en· W4410375803 sur OpenAlexaff
Christoph Szedlak, Bettina Callary, Matthew J. Smith

Notice bibliographique

RevueEducation Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensCape Breton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEliteReflection (computer programming)ConditioningPsychologyMathematics educationPedagogyComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent research has suggested that strength and conditioning (S&C) coach development should consider constructivist learning theories to promote coach development and learning of psychosocial coaching competencies. Reflective practice can encourage holistic learning through promoting an internal dialogue of the meaningfulness of an individual’s experiences. Our study aimed to examine the efficacy of a facilitated, guided, and longitudinal reflective process to promote coach learning of psychosocial coaching practice using Moon’s reflective framework. Over a four-week period, six elite S&C coaches engaged in a guided process reflection process with a facilitator. This included daily journaling in an e-diary with the facilitator providing feedback at the end of each week. At the end, each S&C coach participated in an exit interview. Data were analysed using interpretative phenomenological analysis. Findings revealed that there were potential benefits for the S&C coach’s process of reflection such as providing accountability through developing a close relationship with the facilitator, which enabled the S&C coaches to more critically link learning to behaviour change. Furthermore, S&C coaches’ learning resulted in developing awareness of self/athlete’s needs, increased flexibility, and enhanced confidence. This resulted in S&C coaches developing psychosocial coaching competencies that enabled them to change their practice to become more athlete centred.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,388 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
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