Notice bibliographique
Résumé
La cohésion est reconnue comme étant une composante importante qui contribue au niveau de satisfaction, à l'adhésion, et souvent, à la performance au sein des sports universitaires (Carron, Coleman, Wheeler, & Stevens, 2002). Grâce à leurs habiletés organisationnelles, les entraîneurs jouent un rôle critique dans le développement et la maintenance de la cohésion en créant un environnement stable et positif qui favorise le développement de la cohésion au sein des équipes (Bloom, Stevens, & Wickwire, 2003). La majorité des recherches existantes sur la cohésion concernent les sports interactifs (ex. : hockey, ballon-panier) sans examiner les sports co-actifs (ex. : courses cross-country, natation). Dans le même ordre, l'attention des médias et l'appui des amateurs de sports ont été principalement dirigés vers les sports interactifs, en dépit du fait que 40% des sports universitaires soient de type co-actifs. Cette étude visait à identifier et à expliquer les perspectives des entraîneurs d'élite à l'égard de la cohésion dans les sports co-actifs, tels que la course cross-country. Une méthodologie d'étude de cas a été utilisée dans un format d'entrevues semi-structurées et ouvertes auprès de six entraîneurs universitaires canadiens en course cross-country. La démarche de Côté, Salmela, et Russell (1995) a été sollicitée afin d'analyser et d'interpréter les données de façon inductive. Les résultats révèlent trois catégories à ordre élevé : personnalité et expériences de l'entraîneur, personnalité et caractéristiques de l'athlète, et développement de l'équipe. Malgré la nature idiosyncrasique de l'avancement professionnel des entraîneurs, plusieurs thèmes communs émergent comprenant les différentes façons avec lesquelles les entraîneurs acquièrent leurs connaissances, les caractéristiques interpersonnelles qui ont formé leur carrière, l'adaptation aux différents athlètes et les idées et croyances générales à l'égard du développement et la maintenance de la cohésion. Selon les entraîneurs, la cohésion avait joué un rôle déterminant dans le développement des réussites et de la satisfaction de l'équipe, notamment en surmontant des obstacles, telles que la compétition et la rivalité au sein de l'équipe. Afin d'améliorer la cohésion pendant la saison sportive, plusieurs stratégies ont été privilégiées : les exercices structurés et non structurés de formation d'équipe, l'établissement et le suivi d'objectifs et la planification d'événements sociaux. Globalement, ces résultats nous permettent de mieux comprendre l'influence de l'entraînement sur la cohésion et ajoutent aux connaissances actuelles sur les sports co-actifs.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».