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Enregistrement W2061994810 · doi:10.1080/02640414.2010.516270

Academic performance and self-regulatory skills in elite youth soccer players

2010· article· en· W2061994810 sur OpenAlexaff
Laura Jonker, Marije T. Elferink‐Gemser, Tynke Toering, James E. Lyons, Chris Visscher

Notice bibliographique

RevueJournal of Sports Sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElitePsychologyVocational educationAthletesPopulationAcademic achievementMedical educationStereotype threatMathematics educationApplied psychologyPedagogySocial psychologyPolitical scienceSociologyMedicinePhysical therapyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although elite athletes have been reported to be high academic achievers, many elite soccer players struggle with a stereotype of being low academic achievers. The purpose of this study was to compare the academic level (pre-university or pre-vocational) and self-regulatory skills (planning, self-monitoring, evaluation, reflection, effort, and self-efficacy) of elite youth soccer players aged 12-16 years (n = 128) with those of 164 age-matched controls (typical students). The results demonstrate that the elite youth soccer players are more often enrolled in the pre-university academic system, which means that they are high academic achievers, compared with the typical student. The elite players also report an increased use of self-regulatory skills, in particular self-monitoring, evaluation, reflection, and effort. In addition, control students in the pre-university system had more highly developed self-regulatory skills than those in the pre-vocational system, whereas no difference was observed within the soccer population. This suggests that the relatively stronger self-regulatory skills reported by the elite youth soccer players may be essential for performance at the highest levels of sport competition and in academia.

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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,844

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations56
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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