The Influence of Sport Type and Interdependence on the Growth Experiences of Young Male Athletes
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine how sport type and interdependence were associated with the growth experiences of select level male basketball players (n = 150) and distance runners (n = 98), aged 14 to 17 years.This study also examined how growth experiences were related to the outcomes of enjoyment and burnout.Athletes completed the Youth Experiences Survey 2.0 (Hansen & Larson, 2005), Athlete Burnout Questionnaire (Raedeke & Smith, 2001), Sources of Enjoyment in Youth Sport Questionnaire (Wiersma, 2001), and a newly developed scale assessing interdependence.Hierarchical multiple regression procedures determined sport type was an independent predictor of teamwork and social skills experiences, and adult networks and social capital experiences.Basketball players reported higher rates of growth experiences promoting adult networks and social capital, and teamwork and social skills, and negative experiences.In terms of interdependence levels, athletes from both sports did not differ.Hierarchical multiple regression determined interdependence was an independent predictor of growth experiences promoting identity exploration, initiative, positive relationships, adult networks and social capital, and teamwork and social skills.Hierarchical multiple regression also determined negative experiences significantly predicted burnout.Although different sports may provide different learning environments for youth, interdependence levels in a sport setting were also related to the learning environment, independent of sport type.From this study, it can be surmised that the learning environments of youth sports may be more strongly influenced by how the people involved interact than by the type of sport.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».