Notice bibliographique
Résumé
Two studies were conducted. The aims of Study 1 were (a) to generate quantitative data on the content of athletes' self-talk and (b) to examine differences in the use of self-talk in general as well as the functions of self-talk in practice and competition settings. Differences in self-talk between the sexes, sport types and skill levels were also assessed. Athletes (n = 295, mean age = 21.9 years) from a variety of sports and competitive levels completed the Self-Talk Use Questionnaire (STUQ), which was developed specifically for the study. In Study 1, single-factor between-group multivariate analyses of variance revealed significant differences across sex and sport type for the content of self-talk. Mixed-model multivariate analyses of variance revealed overall greater use of self-talk, as well as increased use of the functions of self-talk, in competition compared with practice. Moreover, individual sport athletes reported greater use of self-talk, as well as the functions of self-talk, than their team sport counterparts. In Study 2, recreational volleyball players (n = 164, mean age = 21.5 years) completed a situationally modified STUQ. The results were very similar to those of Study 1. That the content of athlete self-talk was generally positive, covert and abbreviated lends support to the application of Vygotsky's (1986) verbal self-regulation theory to the study of self-talk in sport. Researchers are encouraged to examine the effectiveness of self-talk in future studies.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».