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Enregistrement W2152723904 · doi:10.1123/jsep.2014-0276

Appraisal in a Team Context: Perceptions of Cohesion Predict Competition Importance and Prospects for Coping

2015· article· en· W2152723904 sur OpenAlexafffund
Svenja A. Wolf, Mark Eys, Pamela Sadler, Jens Kleinert

Notice bibliographique

RevueJournal of Sport and Exercise Psychology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesUniversität zu KölnDeutscher Akademischer AustauschdienstDeutsche Sporthochschule KölnWilfrid Laurier University
Mots-clésPsychologyCohesion (chemistry)PerceptionCoping (psychology)Competition (biology)Applied psychologySocial psychologyPsychotherapistChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Athletes' precompetitive appraisal is important because it determines emotions, which may impact performance. When part of a team, athletes make their appraisal within a social context, and in this study we examined whether perceived team cohesion, as a characteristic of this context, related to appraisal. We asked 386 male and female intercollegiate team-sport athletes to respond to measures of cohesion and precompetitive appraisal before an in-season game. For males and females, across all teams, (a) an appraisal of increased competition importance was predicted by perceptions of higher task cohesion (individual level), better previous team performance, and a weaker opponent (team level) and (b) an appraisal of more positive prospects for coping with competitive demands was predicted by higher individual attractions to the group (individual level). Consequently, athletes who perceive their team as more cohesive likely appraise the pending competition as a challenge, which would benefit both emotions and performance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,332 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations30
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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