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Enregistrement W2154733906 · doi:10.1123/jsep.33.1.103

Self-Compassion: A Potential Resource for Young Women Athletes

2011· article· en· W2154733906 sur OpenAlexaff
Amber D. Mosewich, Kent C. Kowalski, Catherine M. Sabiston, Whitney A. Sedgwick, Jessica L. Tracy

Notice bibliographique

RevueJournal of Sport and Exercise Psychology · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanMcGill UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShamePsychologyPrideSelf-compassionAthletesAnxietySocial psychologyConsciousnessClinical psychologyMindfulness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Self-compassion has demonstrated many psychological benefits (Neff, 2009). In an effort to explore self-compassion as a potential resource for young women athletes, we explored relations among self-compassion, proneness to self-conscious emotions (i.e., shame, guilt-free shame, guilt, shame-free guilt, authentic pride, and hubristic pride), and potentially unhealthy self-evaluative thoughts and behaviors (i.e., social physique anxiety, obligatory exercise, objectified body consciousness, fear of failure, and fear of negative evaluation). Young women athletes (N = 151; Mage = 15.1 years) participated in this study. Self-compassion was negatively related to shame proneness, guilt-free shame proneness, social physique anxiety, objectified body consciousness, fear of failure, and fear of negative evaluation. In support of theoretical propositions, self-compassion explained variance beyond self-esteem on shame proneness, guilt-free shame proneness, shame-free guilt proneness, objectified body consciousness, fear of failure, and fear of negative evaluation. Results suggest that, in addition to self-esteem promotion, self-compassion development may be beneficial in cultivating positive sport experiences for young women.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations256
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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