Urheilijalähtöinen valmennusosaamisen kehittäminen lajiliiton näkökulmasta - Suomen Moottoriliitto ry:n valmennusosaamisen opas
Bibliographic record
Abstract
Opinnäytetyön tavoitteena oli tuottaa Suomen Moottoriliitto ry:n valmennustoimintaa tukeva valmennusosaamisen opas jäsenkerhojen valmentajille ja valmennustoimintaa kehittäville henkilöille. Keskeisenä tutkimusongelmana oli selvittää, millaisella tiedolla lajiliiton lajien urheilijoiden toimintaa voitaisiin tukea osana urheilijaelämän kokonaisuutta. Opinnäytetyössä käytettiin laadullisia tutkimusmenetelmiä. Lajien urheilijoita haastateltiin lomakehaastatteluna. Haastattelulomake sisälsi viisi kysymystä. Kysymyksistä kolme keskittyivät siihen, millaista tietoa urheilijat itse kokevat tarvitsevansa harjoittelunsa tueksi harjoitus- ja kilpailukaudella. Kaksi muuta kysymystä keskittyivät kartoittamaan haastattelun otantaa ja olemassa olevan valmennusmateriaalin tavoitettavuutta. Haastattelulomakkeeseen vastasi 17 vastaajaa viidestä eri Suomen Moottoriliitto ry:n alaisista lajeista. Kerätyn aineiston analyysissa hyödynnettiin aineistolähtöisen sisällönanalyysinprosessia. Prosessin aikana aineistoa pelkistettiin. Pelkistämisen aikana vastauksista poimittiin olennainen teksti. Olennaisesta tekstistä jäljelle jäi käsitteitä, jotka itsessään vastasivat tutkimuksen kysymyksiin. Käsitteiden mukaan nimettiin kategoriat urheilijan elämäntapa, lajiosaaminen ja itsensä kehittämisen taidot. Tutkimusaineistosta muodostuneet käsitteet sijoitettiin kysymyskohtaisesti omaan kategoriaansa. Tuloksista huomattiin, että lajien urheilijat kaipaavat eniten tietoa urheilijaelämän omaksumisen tueksi. Suomen Moottoriliitto ry:n toimintaympäristössä urheilijat tarvitsevat perusteltua tietoa siitä, miten lajille ominaisia fyysisiä ominaisuuksia voidaan kehittää. Tulevaisuuden menestymisen kannalta olisi suotavaa kiinnittää huomiota urheilijoiden itsensä kehittämisen taitoihin. Urheilijoiden täytyy hallita harjoittelun ohjelmointi perustasolla, jotta he kykenevät nousujohteiseen harjoitteluun itsenäisesti ilman valmentajan tukea. Tulevaisuuden valmennussisältö voisi käsitellä fyysisen harjoittelun perusteita yleisellä tasolla. Materiaali olisi monikäyttöisempää ja se huomioisi isomman kohderyhmän. Sisältö voisi keskittyä siihen, miten harjoittelua toteutetaan, mihin se voi perustua ja mitä sen tulisi sisältää.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.006 |
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".