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Enregistrement W2506600404 · doi:10.1093/acrefore/9780190236557.013.185

Developing Athletes in the Context of Sport and Performance Psychology

2017· reference-entry· en· W2506600404 sur OpenAlexaff
Luc J. Martin, David J. Hancock, Jean Côté

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of Psychology · 2017
Typereference-entry
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAthletesSport psychologySalience (neuroscience)Applied psychologySocial environmentDiversification (marketing strategy)Social psychologyContext (archaeology)Cognitive psychologySociologyMarketingSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Talent development in sport is achieved through years of preparation and requires constant interaction between personal and contextual resources. Accordingly, extensive research has been dedicated to understanding factors that contribute to sport performance. Literature suggests the factors influencing athletic development can be classified in terms of the physical environment, the social environment, and engaging learning activities. Investigations pertaining to the physical environment suggest the importance of appropriate settings, which can relate to the sport organization or the larger community. Researchers must also cogitate the activities in which athletes take part. These considerations involve the maturational status of athletes, the volume of deliberate practice and play, and early specialization versus diversification. Finally, the salience of the social environment in relation to sport performance cannot be overlooked. Not surprisingly, the relations established with social agents (i.e., coaches, peers/teammates, parents) can facilitate or impede the developmental process. Consequently, the development of athletes in the context of sport and performance psychology extends past the individual and is influenced by several factors that must be discussed.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,002

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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