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Enregistrement W7033454315

Practices for Sport-Coach Mentorship: A Historical Case Study for Coaches in Catholic Schools Today

2024· article· en· W7033454315 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueResearchOnline@ND (The University of Notre Dame) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCatholicism and Religious Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleofectionTSG101DemotionHyporeflexiaTubulopathyParaphernalia
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sport-coach mentorship is perhaps the raison d’etre for the inclusion of sports programming within Catholic schools. Coach-educators can have significant and even lifelong impact on student-athlete growth and development. But, how, exactly, should coaches act as mentors in faith-based, educational contexts? Drawing upon an extensive archival and interview research project, this paper presents a historical case study of the sport-coach mentorship of Father David Bauer, csb (1924-88), an educator and exceptional Canadian ice hockey player, coach, manager, and Hockey Hall of Fame inductee. Bauer mentored and spoke out for young sportspeople over many decades. The first part of this paper provides background about Bauer, the priest-coach, highlighting his relationships with his religious community, family, and sporting colleagues and players, all of which guided his model for mentorship. The second part unpacks how Bauer’s approach to sport-coach mentorship follows a leadership style that is humanistic, relational, developmentally appropriate, critical, and faith-based, among other qualities. Based on stories, speeches, and events, seven practices for mentorship emerge. These practices reveal how Bauer challenged assumptions and systems within the sporting world and they also establish an approach to youth sport-coach mentorship that can enlighten and guide Catholic school coaches today, in particular, as well as athletic directors and other sport leaders, in general.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
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