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Enregistrement W1995769704 · doi:10.1080/17461390902780437

An experimental investigation of the determinants and consequences of self‐handicapping strategies across motivational climates

2009· article· en· W1995769704 sur OpenAlexaff
Guillaume R. Coudevylle, Kathleen A. Martin Ginis, Jean-Pierre Famose, Christophe Gernigon

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Sport Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasketballPsychologyTask (project management)Test (biology)Developmental psychologySocial psychologyVariance (accounting)Applied psychologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The aim of the present study was to determine whether the use of claimed and behavioural self‐handicaps and their correlates differed across experimentally manipulated motivational climates. Fifty‐six competitive basketball players participated in the study. A crossover design was used, such that all participants completed the experimental task (i.e. a test of basketball skill) in both mastery and performance climates. Analyses of variance showed that claimed self‐handicaps were used more in the performance than the mastery condition but only for the men. In addition, greater behavioural self‐handicapping occurred in the performance than the mastery climate. Contrary to expectation, neither type of self‐handicap was related to performance on the basketball task in either climate. These findings reinforce the conceptual distinction between claimed and behavioural self‐handicaps and suggest that individual and environmental factors may differentially influence each type of handicap.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations10
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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