Differences in self-efficacy and performance as a result of attentional focus in a continuous running task
Notice bibliographique
Résumé
Although self-efficacy and performance are typically studied as a relationship within continuous sport tasks (i.e., LaForge-MacKenzie & Sullivan, 2014a, 2014b), the complex and multifaceted nature of this relationship may result in differential effects of sociocognitive factors (e.g., attention) on self-efficacy and performance as separate constructs (Sitzmann & Yeo, 2013). The purpose of the study was to examine self-efficacy and performance separately under three conditions of attentional focus. Participants ran continuously on an indoor track for one kilometer in one of three conditions: internal-focus (n = 51), external-focus (n = 50), and control (n = 49). Self-efficacy was assessed simulatanously as performance using a one-item measure every 200 meters. One-way ANOVAs revealed significant differences in running performance at the start (F (2, 147) = 3.86, p < .05) and end of the task (F (2, 147) = 3.56, p < .05). The control group ran faster than the internal-focus group at the start of the task and faster than the external-focus group at the end of the task. Self-efficacy showed significant differences late in the task [Self-Efficacy 4: (F (2, 147) = 3.21, p < .05); Self-Efficacy 5: (F (2, 147) = 4.74, p < .05)], with the internal-focus condition having higher self-efficacy than the external-focus condition. These findings support suggestions that attention may shift throughout sport tasks (i.e., Schücker, Anheier, Hagemann, Strauss, & Völker, 2013), becoming increasingly internally focused as the intensity of continuous endurance tasks progress (i.e., Lima-Silva, Silva-Cavalcante, Pires, Bertuzzi, Oliveira, & Bishop, 2012). As such, an internal focus of attention may be beneficial to both self-efficacy and performance late in a running task.Acknowledgments: This research was made possible by the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».