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Enregistrement W2045401349 · doi:10.1080/17461390500159273

Effects of self‐modeling on figure skating jump performance and psychological variables

2005· article· en· W2045401349 sur OpenAlex
Barbi Law, Diane M. Ste‐Marie

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Sport Science · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésJumpPsychologyAnxietySelf-efficacyIntervention (counseling)Self-controlPhysical therapySocial psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study investigated whether self‐modeling plus physical practice would improve intermediate level figure skaters’ jump performance, as well as their self‐efficacy, motivation, and state anxiety, when compared to physical practice alone. Twelve female figure skaters ( M =13.4 years of age, SD =1.4) participated in a within‐participant design where they received a self‐modeling intervention for one jump and a control condition for another jump. They were also compared with a separate control group of 7 skaters ( M =14.2 years of age, SD =2.35) who received no intervention. We hypothesized that skaters would show greater improvement in physical and psychological performance scores for jumps in the self‐modeling condition than for jumps in the control conditions. We also hypothesized that increased self‐efficacy and motivation and decreased state anxiety would mediate the relationship between self‐modeling and physical performance. Counter to our predictions, no differences existed between the two conditions for the self‐modeling group or between the self‐modeling group and the control group. Despite the lack of statistical support for our hypotheses, skaters’ evaluation of the intervention was very positive and suggests possible explanations for the results.

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.

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 enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil0,351

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,262 · 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