MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W64481392 · doi:10.46743/2160-3715/2015.2096

Insights on the Process of Using Interpretive Phenomenological Analysis in a Sport Coaching Research Project

2015· article· en· W64481392 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueThe Qualitative Report · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversity of OttawaCape Breton University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCape Breton UniversityNova Southeastern University
Mots-clésInterpretative phenomenological analysisCoachingPsychologyQualitative researchInterpretation (philosophy)Context (archaeology)Phenomenology (philosophy)PerceptionProcess (computing)Field (mathematics)EpistemologyApplied psychologySociologySocial scienceComputer sciencePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interpretative Phenomenological Analysis (IPA) is a qualitative research methodology used to understand participants’ subjective realities through personal interpretations of their lived experiences and the meanings they attach to these experiences (Smith, 2011). IPA has been used predominantly in health psychology, with rising interest within the field of sport psychology and coaching. This article seeks to describe insights about the processes of IPA by a research team using the methodological approach for the first time. These experiences are shared against the backdrop of research exploring the lived experiences of Masters athletes within the context of coached competitive swim programs. We describe how the multiple facets of IPA influence the refinement of the research question, the planning and implementation of data collection, and data analysis and interpretation. We elaborate on our perceptions of the complexities of IPA and make recommendations for how future research teams might smoothly navigate the rigorous research process to yield rich in-depth data and interpretations.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,466
Tête enseignante GPT0,618
Écart entre enseignants0,152 · 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