Coaching on the professional tennis tour: Elite coaches’ perceptions of contextual challenges and effective coaching strategies
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to explore professional tennis coaches’ perspectives of their unique coaching context, including how this context influenced their coaching practices. Five professional tennis coaches, all of whom were coaching a top 20 ranked male player at the time of the study, participated in individual semi-structured interviews. On average, the coaches in this study had more than 15 years of tour coaching experience and had collectively coached male and female players to four singles grand slam titles and one grand slam doubles title. Additionally, the coaching group had won more than 15 ATP titles with their current players. Our reflexive thematic analysis revealed several common challenges for these coaches, such as a unique power-dynamic in which their player was their employer, potentially affecting the style and content of their feedback. Managing relationships with other stakeholders, such as parents and agents, was also perceived as critical to sustaining both player development and coaches’ careers. Additionally, coaches emphasized the demanding nature of the tour on players, particularly due to the constant travel, highlighting the importance of offering social support while strategically taking time apart to maintain the coach-athlete relationship. Finally, participants noted the challenges faced by incoming coaches in navigating this unique context, pointing out that the sport’s competitive nature often makes established coaches hesitant to provide mentorship. Overall, this is one of the first studies to provide qualitative data on an elite sample of professional tennis coaches who described their perceptions of coaching in this unique environment.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».