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Enregistrement W2527582177 · doi:10.1080/1612197x.2016.1218529

Psychological collectivism in youth athletes on individual sport teams

2016· article· en· W2527582177 sur OpenAlexafffund
Janice L Donkers, Luc J. Martin, M. Blair Evans

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sport and Exercise Psychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyCollectivismModerationAthletesSocial psychologyStructural equation modelingDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the current study was to determine whether psychological collectivism could predict enjoyment and intentions to return in athletes on individual sport teams. In addition, structural interdependence and age were used as moderator variables for the proposed relationships. A total of 142 youth (Mage = 14.44 years; SD = 1.63; 62% female) completed questionnaires at two data-collection periods (T1 – psychological collectivism, structural interdependence, and age; T2 – enjoyment and intentions to return), and the results indicated that psychological collectivism positively predicted both enjoyment and intentions to return. Also, task interdependence significantly moderated the relationship between psychological collectivism and enjoyment (b = .14, t(137) = −1.90, p = .06) and intentions to return (b = −.17, t(137) = −2.07, p < .05). Specifically, in situations where athletes were required to work together during competition (e.g. relays), athletes’ collectivistic orientation had a stronger relationship with both enjoyment and intentions to return. Similarly, among older athletes, collectivism had a stronger positive relationship with intentions to return (b = .05, t(138) = 2.04, p < .05). These results are discussed in terms of their theoretical and practical implications.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,305 · 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.

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

Citations14
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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