Exploring emotions as social phenomena among Canadian varsity athletes
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Athletes are constantly engaging with teammates, coaches, and opponents, and rather than treating emotions as manifested in the individual as is often the case, psychological analyses need to treat emotions as social and relational. The purpose of this research was to explore athletes' accounts of emotions as social phenomena in sport using qualitative inquiry methods. Method Fourteen Canadian varsity athletes (7 males, 7 females, age range: 18–26 years) from a variety of sports participated in two semi-structured interviews. Data were analyzed using inductive coding, categorization, micro-analysis, and abduction (Mayan, 2009; Strauss & Corbin, 1998). Results Athletes reported individual and shared stressors that led to individual, group-based, and collective emotions, and they also reported emotional conflict when they simultaneously experienced individual and group-based or collective emotions. Emotional expressions were perceived to impact team functioning and performance, communicated team values, served affiliative functions among teammates, and prompted communal coping to deal with stressors as a team. Factors which appeared to influence athletes' emotions included athlete identity, teammate relationships, leaders and coaches, and social norms for emotion expression. Conclusions Our study extends previous research by examining emotions as social phenomena among athletes from a variety of sports, and by elaborating on the role of athletes' social identity with regard to their emotional experiences in sport.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».