Assessing what generates precompetitive emotions: development of the precompetitive appraisal measure
Notice bibliographique
Résumé
Athletes' precompetitive appraisal determines which emotion they experience with regard to an upcoming competition. Such precompetitive emotions have powerful and potentially destructive consequences for performance. To control and optimise these consequences, it is important to examine precompetitive appraisal. Currently, such efforts are hampered by the lack of a valid measurement tool. The present study aimed to develop a novel measure of precompetitive appraisal. Specifically, the Precompetitive Appraisal Measure (PAM) was constructed by adapting an existing self-report scale. Female and male intercollegiate team sport athletes (N = 384) completed the PAM, along with a measure of intensity and interpretation of precompetitive anxiety symptoms (CSAI-2D) prior to competition. On these responses, (a) a Principal Component Analysis and a Confirmatory Factor Analysis supported the PAM's suggested two-factor structure (Primary and Secondary Appraisal), (b) cluster analyses indicated the measure's ability to distinguish theoretically congruent appraisal profiles (Threat and Challenge) and (c) a MANOVA and multiple regression analyses demonstrated that PAM-responses predicted precompetitive symptom intensity and interpretation. Further, analyses revealed that the majority of athletes appraised the upcoming competition as a challenge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».