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Enregistrement W2431139842 · doi:10.1515/pcssr-2016-0016

The Effect of Coaching Practices on Psychological Contract Fulfillment of Student-Athletes

2016· article· en· W2431139842 sur OpenAlexaffabout
Davar Rezania, Robert Gurney

Notice bibliographique

RevuePhysical Culture and Sport Studies and Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensMacEwan UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingPsychological contractAthletesPsychologyCompensation (psychology)Applied psychologyPosition (finance)Social psychologyBusinessFinancePhysical therapyPsychotherapistMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We examine the relationships between coaching practices, psychological contract fulfillment and the impact it has on satisfaction and in-role behavior of student-athletes. We surveyed a total of 183 student-athletes in Canada. Utilizing Partial Least Squares path modeling algorithm, the results confirm that the extent of psychological contract fulfillment is positively related to satisfaction and role-behavior. In addition, practices of compensation, information sharing, and security (i.e. ensuring continuation of position on the team) are related to fulfillment of psychological contracts. However, the data does not provide support for the idea that training is related to the fulfillment of psychological contracts. The results suggest that universities can manage students-athletes’ expectations by institutionalizing coaching practices that signal commitments for compensation, information sharing, and provide assurance of position on the team. Such practices have potential to improve the athlete’s 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,412 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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