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Enregistrement W1956075588 · doi:10.20381/ruor-4647

Psychological Skills of Canadian Military Pilots

2011· dissertation· en· W1956075588 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Maya Danielle Hohmann

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2011
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCareer Development and Diversity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAeronauticsApplied psychologyPsychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For decades, elite athletes have used mental skills training to enhance their performance. The effectiveness of these skills and strategies have been measured, documented and supported in research (e.g., Feltz & Landers, 1983; Vealey, 1994). As the remarkable benefits of mental skills continue to reach an ever-growing community of performers, it is surprising that many military organizations, known for their high standards for performance and little tolerance for error, have yet to take full advantage of this type of training. Canada’s Air Force (CAF), home to a world-renowned pilot training program, now finds itself seeking additional tools to empower pilots to achieve consistent, high quality performance under demanding, high stress conditions. The purpose of this research was to explore the psychological skills used by elite Canadian military pilots to perform successfully in this highly demanding occupation. Sixteen in-depth interviews were conducted with elite Canadian pilots at a CAF base in Saskatchewan. Results indicated that pilots utilized all seven elements of Orlick’s (2008) Wheel of Excellence over three phases of flight: pre-flight preparation, mission execution, and post-flight debriefs. Pilots also drew on elements of the Wheel of Excellence during deployments to combat zones. Effective stress management played an especially important role in this context. Recommendations for future research include mental skills usage and preparation specific to deployment contexts as well as the implementation of a specific, relevant mental skills training program within the existing CAF pilot training program

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,649
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,171 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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