Mental toughness, hardiness, and mental skills in Canadian university athletes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mental toughness (MT) is a multifaceted construct that is considered a prominent factor in sport performance (Gould, Dieffenbach, & Moffett, 2002). It consists of an ability to cope better than opponents with sport demands, and remain focused and confident under pressure (Jones, Hanton, & Connaughton, 2002). Previous findings have suggested that MT may be related to both hardiness (Clough, Earle, & Sewell, 2002) and mental skills (Crust & Azadi, 2010). Research Design: Cross-sectional design. Participants: The sample included 159 varsity and club athletes (males = 77, females = 82) aged 18-33 (M = 20.23, SD = 2.05) from a variety of sports. Measures: The Sport Mental Toughness Questionnaire (SMTQ) was used to measure MT. Hardiness was measured using the 15-item Dispositional Resilience Scale (DRS-15). Mental skills were measured using the Test of Performance Strategies (TOPS). Procedures: Pearson product-moment correlations were used to assess the relationships between subscales of MT, hardiness, and mental skills. Results: Significant low to moderate correlations (r = 0.18 to r = 0.63) were found between most SMTQ and TOPS subscales in both practice and competition. Significant low to moderate correlations (r = 0.17 to r = 0.54) were also found between all DRS-15 and SMTQ subscales except challenge and constancy, and both control subscales. Conclusion: The magnitude of correlations between hardiness, mental skills, and MT suggests these constructs are related, yet distinct. These correlations help demonstrate the convergent validity of the SMTQ, as well as potentially exhibit qualities of mentally tough performers in this population.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».