From distress to success: Serial winning coaches’ strategies to reestablish adaptive culture and successful performance
Notice bibliographique
Résumé
While performance success is idealized in sport, most teams inevitably experience losing streaks or losing seasons, including the most successful coaches. However, how these winning coaches cope with this atypical performance has rarely been studied. Thus, in this study, we explored the post-season processes of seven University team sport coaches with outstanding performance records following an unexpectedly challenging season. The participants averaged 23.3 years of coaching experience and 37 combined National University Championship titles. Following virtual, semi-structured interviews, data was analyzed through a reflexive thematic analysis. Our findings highlighted the centrality of extensive coach reflections during the off-season, including how it contributed to their personal and professional growth. This reflexive period helped coaches develop strategies that were largely culture-focused and included shifting the team mindset. Effective communication was key for facilitating the use of other strategies, such as including athletes in developing their culture and re-setting the culture early in the following season. Indeed, coaches’ reflections and strategies led them to enter the following season feeling more prepared, and all coaches were able to return their teams to their previous standards of excellence within the following two seasons. These findings underscore the importance of coaches’ self-reflection and a proactive process for rebuilding a performative culture when faced with a challenging season. Through introspection, personal and professional development, and strategic cultural adjustments, coaches were able to transform their teams’ performance and dynamics, leading to renewed success and improved outcomes in subsequent seasons.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».