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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».