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Enregistrement W2101243597 · doi:10.1123/tsp.25.1.32

The Role of Enjoyment and Motivational Climate in Relation to the Personal Development of Team Sport Athletes

2011· article· en· W2101243597 sur OpenAlexaff
Dany J. MacDonald, Jean Côté, Mark Eys, Janice Deakin

Notice bibliographique

RevueThe Sport Psychologist · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAthletesPersonal developmentContext (archaeology)Social psychologyTeam sportPositive Youth DevelopmentSport psychologyDevelopmental psychologyId, ego and super-egoApplied psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sport has been identified as a context in which youth encounter positive and negative experiences. However, relatively little is known about the factors that lead to positive and negative personal development among sport participants. The purpose of this study was to investigate the role of enjoyment and motivational climate on positive and negative personal development of team sport participants. A sample of 510 athletes between the ages of 9 and 19 completed questionnaires on positive and negative personal development, enjoyment, and motivational climate. Stepwise multiple regression analyses examined the effects of enjoyment and motivational climate on the personal development of the athletes. Results demonstrated that positive experiences in sport were most strongly predicted by affiliation with peers, self-referenced competency, effort expenditure, and a task climate. Negative experiences were most strongly predicted by an ego climate and other-referenced competency. Results suggest that creating an environment that encourages peer affiliation and personal achievement can result in the positive personal development of youth sport participants.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations123
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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