How Does Sport Psychology Actually Improve Athletic Performance? A Framework to Facilitate Athletes’ and Coaches’ Understanding
Notice bibliographique
Résumé
The popularity of sport psychology, both as an academic discipline and an applied practice, has grown substantially over the past two decades. Few within the realm of competitive athletics would argue with the importance of being mentally prepared prior to an athletic competition as well as the need to maintain that particular mindset during a competitive contest. Nevertheless, recent research has shown that many athletes, coaches, and sporting administrators are still quite reluctant to seek out the services of a qualified sport psychologist, even if they believe it could help. One of the primary reasons for this hesitation appears to be a lack of understanding about the process and the mechanisms by which these mental skills affect performance. Unlike the "harder sciences" of sport physiology and biochemistry where athletes can see the tangible results in themselves or other athletes (e.g., he or she lifted weights, developed larger muscles, and is now stronger/faster as a result), the unfamiliar and often esoteric nature of sport psychology appears to be impeding a large number of athletes from soliciting these important services. As such, the purpose of this article is to provide the reader with a simple framework depicting how mental skills training translates into improved within-competition performance. This framework is intended to help bridge the general "understanding gap" that is currently being reported by a large number of athletes and coaches, while also helping sport psychology practitioners sell their valuable services to individual athletes and teams.
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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 | 0,010 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,037 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».