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Enregistrement W7056052976

The development of leadership in model youth football coaches

2017· article· en· W7056052976 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Frequency and Time Standards
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFootballLeadership developmentCoachingLeadership studiesLeadership styleLeadershipShared leadership
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to examine the development of leadership among model youth football coaches. Six award-winning model youth football coaches (M age = 46.0 years, SD = 5.8), and one athlete from each stage of the coaches' careers (early, middle, recent; n = 18, M age = 24.4 years, SD = 4.3) were purposefully sampled and completed semi-structured interviews. Interviews included questions on leadership behaviours and factors that have influenced the development of the coaches' leadership. Deductive and inductive analyses were completed. First, data regarding the coaches' leadership behaviours from the coaches' and athletes' interviews were deductively coded into categories from the charismatic, ideological, and pragmatic (CIP) model of outstanding leadership (Mumford, 2006). The majority of reported behaviours the coaches used aligned with a pragmatic leadership style. However, none of the coaches' behaviours exclusively aligned with a single style. Second, data from the coaches' interviews were inductively analysed to identify factors that contributed to the development of their leadership. The following factors were identified: role models; networks of coaches; experience and reflection; and formal, non-formal, and informal learning. These factors were consistent, regardless of the coaches' leadership styles. Overall, the results of this study indicated that there may be benefit to considering broader models of leadership in coach education and in the study of leadership in sport, and establishing alternative coach education pathways for leadership development.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,862
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,185
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,119 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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