An athlete's experience learning and incorporating mindfulness and self-compassion in a high performance sport context
Notice bibliographique
Résumé
For psychological skills to have performance benefit they must be successfully integrated into the training and competition context. Using a case study approach and a phenomenological orientation (Ravn & Christensen, 2014), we explored the experiences of an elite female athlete engaging in a mindfulness and self-compassion training program. Our purpose was to better understand, from an athlete's perspective, the process of learning and integrating mindfulness and self-compassion into an existing high performance training and competition routine. The six week program involved daily skills practice and weekly consulting sessions related to applying mindfulness and self-compassion to training and competition. Skill development and integration were a focus. One-on-one interviews (incorporated pre-, mid-, and post-program, and after the next major competition) provided a medium to explore the athlete's experience and a means for evaluation and self-reflection. Prior to the program, the athlete articulated goals around improving attention, awareness, emotion regulation, and management of other's expectations. At the mid-point, she shared her new perspectives around the impact of emotions and the acceptance of a different approach and cited an improvement in accountability, self-reliance, and awareness. By program conclusion, she perceived more adaptive emotion regulation and increased acceptance of emotion. Ongoing program evaluation supported implementation, identified facilitators (e.g., coach involvement, connection to established skills), and addressed challenges (e.g., time, frustration, distracting environment) identified by the athlete. This case study provides insights into the development and use of self-compassion and mindfulness in high performance sport, and may help inform strategies to support integration of such skills.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».