The development of leadership in model youth football coaches
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».