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Enregistrement W2111485564 · doi:10.1123/jcsp.2014-0014

Adaptation Revisited: An Invitation to Dialogue

2014· article· en· W2111485564 sur OpenAlexaff
Robert J. Schinke, Gershon Tenenbaum, Ronnie Lidor, Andrew M. Lane

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Sport Psychology · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdaptation (eye)PsychologyPerspective (graphical)Audience measurementSport psychologyRelation (database)AthletesProcess (computing)Emotional regulationCognitive psychologyEpistemologySocial psychologyCognitive scienceDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within this opportunity to dialogue in commentary exchange about a previously conceived adaptation model, published in the Journal of Clinical Sport Psychology, we revisit the utility of our model (Schinke et al., 2012a) and consider Tamminen and Crocker’s (2014) critique of our earlier writing. We also elaborate on emotion and emotion regulation through explaining hedonistic and instrumental motives to regulate emotions. We draw on research from general and sport psychology to examine emotion regulation (Gross, 2010). We argue that when investigating emotion, or any topic in psychology, the process of drawing from knowledge in a different area of the discipline can be useful, especially if the existing knowledge base in that area is already well developed. In particular, we draw on research using an evolutionary perspective (Nesse & Ellsworth, 2009). Accounting for these issues, we clarify the adaptation framework, expand it, and arguably offer a model that has greater utility for use with athletes in relation to training and competition cycles and progressions throughout their career. We also clarify for the readership places of misinterpretation by the commentary authors, and perhaps, why these have resulted.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,796
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,001

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 Opus0,268
Tête enseignante GPT0,579
Écart entre enseignants0,311 · 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.

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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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