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Enregistrement W2557773045 · doi:10.1177/2167479516679412

Team Member Communication and Perceived Cohesion in Youth Soccer

2016· article· en· W2557773045 sur OpenAlexaff
Colin D. McLaren, Kevin S. Spink

Notice bibliographique

RevueCommunication & Sport · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohesion (chemistry)Optimal distinctiveness theoryGroup cohesivenessPsychologySocial psychologyPerceptionTeam sportAthletes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although it is assumed that athletes need to consider the member-to-member interactions that take place within a team before drawing an accurate perception about the team’s level of cohesion, little research to date has addressed this assumption. The purpose of this study was to examine the intrateam communication and cohesion relationship to determine which types of communication would be associated with perceived task and social cohesiveness in a sample of youth athletes. Youth soccer players ( N = 139, k = 13) completed measures of intrateam communication and task and social cohesion halfway through a competitive season. Separate multilevel analyses were run predicting task and social cohesion. For task cohesion, acceptance, positive conflict, and negative conflict communication emerged as significant predictors, p < .001, accounting for 40% of the total variance. For social cohesion, distinctiveness, positive conflict, and negative conflict communication were significant predictors, p < .001, accounting for 27% of the total variance. Findings provide initial evidence establishing a link between intrateam communication and cohesion in the youth sport context but more importantly suggest both similarities and differences with respect to the specific types of intrateam communication that are associated with task and social cohesion.

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)0,006
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations28
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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