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Enregistrement W4416199306 · doi:10.51224/srxiv.650

Development and content validation of the Training Session Evaluation Questionnaire to assist coaches implementing skill acquisition principles in soccer

2025· article· W4416199306 sur OpenAlexaff
Basil More-Chevalier, David Labbé, Jocelyn Faubert, Thomas Romeas

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineHealth Professions
ThématiquePhysical Education and Pedagogy
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSession (web analytics)Dreyfus model of skill acquisitionTraining (meteorology)Content validityReliability (semiconductor)Quality (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coaching involves designing learning environments based on pedagogical approaches to foster skill emergence and enhance transfer to competition.Despite extensive skill acquisition literature guiding player development, the application of these concepts in high-performance domains requires further exploration and effective knowledge transfer.This study aimed to develop and validate the Training Session Evaluation Questionnaire (TSEQ) to assist coaches in self-assessing training sessions founded on evidence-based skill acquisition principles.The initial development of the TSEQ involved an internal narrative literature review and iterative discussions within the research team to identify relevant principles based on four main criteria: empirical support, ecological validity, practical applicability, and conciseness.The following principles were selected: representativeness, training variability, challenge point framework, training under pressure, shared knowledge and affordances, and video feedback.Twelve experienced coaches (n = 12) participated in this study, which utilized a Delphi approach to assess content validity (CVI) of the questions, evaluate inter-rater consistency using two videotaped training sessions, and collect feedback at each stage to refine the TSEQ.Results demonstrated content validity (CVI ≥ 80%) for 13 out of 14 questions.Fifteen out of 19 coach comments were retained to improve the TSEQ.Inter-rater consistency was achieved in one round with good consistency (SD ≤ 1) for all questions of training session 1, and good (SD ≤ 1; 11 questions) and average (±1-2 SD; 3 questions) consistency for training session 2.The final version of the TSEQ is a valid tool allowing soccer coaches to assess the alignment of their practices with skill acquisition principles and may help bridge theory and practice in coaching.

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)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,073
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,073
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,373
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,134 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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