Analyse de l'implantation d'une approche de formation interactive à destination des entraîneurs de football
Bibliographic record
Abstract
Les méthodes qui aident à la formation des entraîneurs sont en perpétuelle remise en question. Intéressée par les méthodes interactives diffusées par l’Association Canadienne des Entraîneurs (ACE), l’Association des Clubs Francophones de Football (Belgique) a choisi de tester la mise en place d’une approche similaire au sein de sa formation des cadres. Pour évaluer la pertinence du projet, plusieurs sources de données ont été utilisées : questionnaires pré- et post-formation pour les candidats, interviews et questionnaires de perception de séances pour les formateurs ainsi que des observations de terrain. Les résultats montrent que les formateurs ne semblent pas complètement à l’aise dans leur nouveau rôle de modérateur et délaissent les outils interactifs lorsqu’ils rencontrent un obstacle. De leur côté, les candidats sont séduits par ces nouvelles méthodes et jugent les résultats des travaux de meilleure qualité. Des adaptations concrètes sont proposées pour améliorer le système.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".