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Enregistrement W7109952745 · doi:10.26522/jess.v11i.5010

Training and development of coaches

2025· article· W7109952745 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Emerging Sport Studies · 2025
Typearticle
Langue
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSession (web analytics)CoachingRelevance (law)Variance (accounting)Training (meteorology)Stepwise regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined coaches’ perceived value and utility of participating in training and professional development. Specifically, coaches’ reaction to perceived satisfaction with a presenter, knowledge learned in the session, and the setting where the training took place. Participants were coaches who attended a 3-day Global Coaches House seminar during the course of the 2016 Olympic Games in Rio de Janeiro. Coaches were asked to complete a 17-item reaction survey for each session they attended. The reaction survey assessed the degree of satisfaction with the presenter, session, and setting. A total of 381 surveys were completed by 175 coaches where each coach completed approximately two surveys. Results revealed that coaches were highly satisfied with the session and presenter but less satisfied with the setting. Stepwise regression analysis showed that four items accounted for 75.9% of the variance to predict coaches’ satisfaction with the presenter, including ‘ability to relate to the audience’, ‘knowledge of the subject matter’, ‘ability to keep trainees’ interest’, and ‘delivery and explanation of materials’. Similarly, four items explained 66.2% of the variance to predict coaches’ satisfaction with the session including ‘the session prepared trainees to perform new coaching tasks’, ‘satisfaction with communication of the session objectives’, ‘the relevance of the session to their job’ and ‘the session emphasized the most important information’. Finally, three items accounted for 49.2% of the variance to explain coaches’ satisfaction with the setting, including ‘satisfaction with the audio and visual aids’, ‘satisfaction with supplies and equipment’, and ‘classrooms and furniture’.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,289 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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