Bibliographic record
Abstract
La cohésion est reconnue comme étant une composante importante qui contribue au niveau de satisfaction, à l'adhésion, et souvent, à la performance au sein des sports universitaires (Carron, Coleman, Wheeler, & Stevens, 2002). Grâce à leurs habiletés organisationnelles, les entraîneurs jouent un rôle critique dans le développement et la maintenance de la cohésion en créant un environnement stable et positif qui favorise le développement de la cohésion au sein des équipes (Bloom, Stevens, & Wickwire, 2003). La majorité des recherches existantes sur la cohésion concernent les sports interactifs (ex. : hockey, ballon-panier) sans examiner les sports co-actifs (ex. : courses cross-country, natation). Dans le même ordre, l'attention des médias et l'appui des amateurs de sports ont été principalement dirigés vers les sports interactifs, en dépit du fait que 40% des sports universitaires soient de type co-actifs. Cette étude visait à identifier et à expliquer les perspectives des entraîneurs d'élite à l'égard de la cohésion dans les sports co-actifs, tels que la course cross-country. Une méthodologie d'étude de cas a été utilisée dans un format d'entrevues semi-structurées et ouvertes auprès de six entraîneurs universitaires canadiens en course cross-country. La démarche de Côté, Salmela, et Russell (1995) a été sollicitée afin d'analyser et d'interpréter les données de façon inductive. Les résultats révèlent trois catégories à ordre élevé : personnalité et expériences de l'entraîneur, personnalité et caractéristiques de l'athlète, et développement de l'équipe. Malgré la nature idiosyncrasique de l'avancement professionnel des entraîneurs, plusieurs thèmes communs émergent comprenant les différentes façons avec lesquelles les entraîneurs acquièrent leurs connaissances, les caractéristiques interpersonnelles qui ont formé leur carrière, l'adaptation aux différents athlètes et les idées et croyances générales à l'égard du développement et la maintenance de la cohésion. Selon les entraîneurs, la cohésion avait joué un rôle déterminant dans le développement des réussites et de la satisfaction de l'équipe, notamment en surmontant des obstacles, telles que la compétition et la rivalité au sein de l'équipe. Afin d'améliorer la cohésion pendant la saison sportive, plusieurs stratégies ont été privilégiées : les exercices structurés et non structurés de formation d'équipe, l'établissement et le suivi d'objectifs et la planification d'événements sociaux. Globalement, ces résultats nous permettent de mieux comprendre l'influence de l'entraînement sur la cohésion et ajoutent aux connaissances actuelles sur les sports co-actifs.
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 | 0.003 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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".